أ
| إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
| إحباط.خيارات | السمات الاختيارية Abort |
| القيمة المطلقة <T تمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة للموتر. |
| مجردةDataBuffer <T> | |
| AbstractDataBufferWindow <B يمتد DataBuffer <?>> | |
| AbstractDenseNdArray <T، U يمتد NdArray <T>> | |
| AbstractNdArray <T، U يمتد NdArray <T>> | |
| AbstractTF_Buffer | |
| AbstractTF_Graph | |
| AbstractTF_ImportGraphDefOptions | |
| AbstractTF_Session | |
| AbstractTF_SessionOptions | |
| AbstractTF_Status | |
| AbstractTF_Tensor | |
| مجردةTFE_Context | |
| AbstractTFE_ContextOptions | |
| مجردةTFE_Op | |
| AbstractTFE_TensorHandle | |
| تراكم N <T يمتد TType > | إرجاع مجموع عناصر قائمة الموترات. |
| تراكمتطبيقالتدرج | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| التراكمي العدد المتراكم | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| تراكمSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
| Acos <T يمتد TType > | يحسب acos للعنصر x. |
| أكوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي العكسي للعنصر x. |
| التنشيط <T يمتد TNumber > | فئة أساسية مجردة للتنشيط ملاحظة: يجب تعيين سمة |
| ادادلتا | محسن ينفذ خوارزمية Adadelta. |
| اداغراد | محسن يقوم بتنفيذ خوارزمية Adagrad. |
| AdaGradDA | مُحسِّن يطبق خوارزمية Adagrad Dual-Averaging. |
| آدم | محسن ينفذ خوارزمية آدم. |
| أداماكس | المُحسِّن الذي يطبق خوارزمية Adamax. |
| أضف <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x + y. |
| AddManySparseToTensorsMap | أضف `N`-minibatch `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap`، وأعد مقابض `N`. |
| AddManySparseToTensorsMap.Options | السمات الاختيارية لـ AddManySparseToTensorsMap |
| AddN <T يمتد TType > | أضف جميع عناصر موتر الإدخال الحكيمة. |
| AddSparseToTensorsMap | قم بإضافة `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap` لإرجاع المقبض الخاص به. |
| AddSparseToTensorsMap.Options | السمات الاختيارية لـ AddSparseToTensorsMap |
| ضبط التباين <T يمتد TNumber > | ضبط تباين صورة واحدة أو أكثر. |
| AdjustHue <T يمتد TNumber > | ضبط لون صورة واحدة أو أكثر. |
| ضبط التشبع <T يمتد TNumber > | ضبط تشبع صورة واحدة أو أكثر. |
| الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| الكل.الخيارات | سمات اختيارية All |
| AllCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| AllCandidateSampler.Options | السمات الاختيارية لـ AllCandidateSampler |
| وصف التخصيص | نوع Protobuf tensorflow.AllocationDescription |
| تخصيص الوصف.Builder | نوع Protobuf tensorflow.AllocationDescription |
| تخصيص الوصف أو البناء | |
| تخصيص الوصفProtos | |
| سجل التخصيص | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| تخصيص سجل.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| تخصيص سجل أو منشئ | |
| تخصيص الذاكرة المستخدمة | نوع Protobuf tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsed.Builder | نوع Protobuf tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsedOrBuilder | |
| AllReduce <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| AllReduce.Options | السمات الاختيارية لـ AllReduce |
| AllToAll <T يمتد TType > | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
| الزاوية <U تمتد رقم TN > | إرجاع وسيطة رقم مركب. |
| AnonymousIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| أي.خيارات | السمات الاختيارية Any |
| أبيديف | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
| ApiDef.Arg | نوع Protobuf tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.Arg.Builder | نوع Protobuf tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.ArgOrBuilder | |
| ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| ApiDef.Attr.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| ApiDef.AttrOrBuilder | |
| ApiDef.Builder | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
| ApiDef.Endpoint | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
| ApiDef.Endpoint.Builder | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
| ApiDef.EndpointOrBuilder | |
| ApiDef.Visibility | Protobuf التعداد tensorflow.ApiDef.Visibility |
| ApiDefOrBuilder | |
| ApiDefProtos | |
| أبيديفس | نوع Protobuf tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefs.Builder | نوع Protobuf tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefsOrBuilder | |
| ApplyAdadelta <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
| ApplyAdadelta.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdadelta |
| ApplyAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdagrad.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdagrad |
| ApplyAdagradDa <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ApplyAdagradDa.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdagradDa |
| ApplyAdagradV2 <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdagradV2.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdagradV2 |
| ApplyAdam <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ApplyAdam.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdam |
| ApplyAdaMax <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax. |
| ApplyAdaMax.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdaMax |
| ApplyAddSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyAddSign.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAddSign |
| ApplyCenteredRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| ApplyCenteredRmsProp.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyCenteredRmsProp |
| ApplyFtrl <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ApplyFtrl.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyFtrl |
| ApplyGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' بطرح 'alpha' * 'delta' منه. |
| ApplyGradientDescent.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyGradientDescent |
| ApplyMomentum <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ApplyMomentum.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyMomentum |
| ApplyPowerSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyPowerSign.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyPowerSign |
| ApplyProximalAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad. |
| ApplyProximalAdagrad.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyProximalAdagrad |
| ApplyProximalGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| ApplyProximalGradientDescent.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyProximalGradientDescent |
| ApplyRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| ApplyRmsProp.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyRmsProp |
| تقريبي | تُرجع القيمة الحقيقية لـ abs(xy) <عنصر التسامح. |
| ApproximateEqual.Options | السمات الاختيارية لـ ApproximateEqual |
| ArgMax <V يمتد TNumber > | إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| ArgMin <V يمتد TNumber > | تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| Asin <T يمتد TType > | يحسب الجيب المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Asinh <T يمتد TType > | يحسب الجيب الزائدي العكسي للعنصر x. |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي تحدث بعد ذلك. |
| AssertNextDataset | |
| تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
| AssertThat.Options | السمات الاختيارية لـ AssertThat |
| AssetFileDef | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDef.Builder | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDefOrBuilder | |
| تعيين <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
| تعيين.خيارات | السمات الاختيارية Assign |
| AssignAdd <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
| تعيين Add.Options | السمات الاختيارية لـ AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignSub <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
| AssignSub.Options | السمات الاختيارية لـ AssignSub |
| AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
| سلسلة | يحول كل إدخال في الموتر المحدد إلى سلاسل. |
| AsString.Options | السمات الاختيارية لـ AsString |
| أتان <T يمتد TType > | يحسب الظل المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Atan2 <T يمتد TNumber > | يحسب قوس الزاوية للعنصر `y/x`، مع احترام علامات الوسائط. |
| اتانه <T يمتد TType > | يحسب الظل الزائدي العكسي للعنصر x. |
| AttrValue | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.Builder | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.ListValue | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValueOrBuilder | |
| AttrValue.ValueCase | |
| AttrValueOrBuilder | |
| AttrValueProtos | |
| مخطط الطيف الصوتي | ينتج تصورا للبيانات الصوتية مع مرور الوقت. |
| AudioSpectrogram.Options | السمات الاختيارية لـ AudioSpectrogram |
| ملخص صوتي | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع الصوت. |
| AudioSummary.Options | سمات اختيارية لـ AudioSummary |
| خيارات التوازي التلقائي | نوع Protobuf tensorflow.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptions.Builder | نوع Protobuf tensorflow.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptionsOrBuilder | |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| AutoShardDataset.Options | السمات الاختيارية لـ AutoShardDataset |
| AutoShardDataset.Options | السمات الاختيارية لـ AutoShardDataset |
| معلومات الجهاز المتوفرة | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| متاحDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| متاحDeviceInfoOrBuilder | |
| AvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط على المدخلات. |
| AvgPool.Options | السمات الاختيارية لـ AvgPool |
| AvgPool3d <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط ثلاثي الأبعاد على الإدخال. |
| AvgPool3d.Options | السمات الاختيارية لـ AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| AvgPool3dGrad.Options | السمات الاختيارية لـ AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| AvgPoolGrad.Options | السمات الاختيارية لـ AvgPoolGrad |
ب
| BandedTriangularSolve <T يمتد TType > | |
| BandedTriangularSolve.Options | السمات الاختيارية لـ BandedTriangularSolve |
| BandPart <T يمتد TType > | انسخ موترًا يضبط كل شيء خارج النطاق المركزي في كل مصفوفة داخلية على الصفر. |
| حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
| الحاجز. الخيارات | السمات الاختيارية Barrier |
| إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
| BarrierClose.Options | السمات الاختيارية لـ BarrierClose |
| حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
| حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
| BarrierTakeMany.Options | السمات الاختيارية لـ BarrierTakeMany |
| BaseInitializer <T يمتد TType > | فئة أساسية مجردة لجميع المُهيئين |
| حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
| دفعة.خيارات | سمات اختيارية Batch |
| BatchCholesky <T يمتد TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T يمتد TNumber > | |
| BatchDataset | |
| BatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر `batch_size` من `input_dataset`. |
| BatchDataset.Options | السمات الاختيارية لـ BatchDataset |
| BatchFft | |
| BatchFft2d | |
| BatchFft3d | |
| BatchIfft | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T يمتد TType > | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| BatchMatMul.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatMul |
| BatchMatrixBandPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixInverse <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixInverse.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatrixInverse |
| BatchMatrixSetDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSolve.Options | سمات اختيارية ل BatchMatrixSolve |
| BatchMatrixSolveLs <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatrixSolveLs |
| BatchMatrixTriangularSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatrixTriangularSolve |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T يمتد TType > | التطبيع دفعة. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T يمتد TType > | التدرجات لتطبيع الدفعة. |
| BatchSelfAdjointEig <T يمتد TNumber > | |
| BatchSelfAdjointEig.Options | السمات الاختيارية لـ BatchSelfAdjointEig |
| BatchSvd <T يمتد TType > | |
| BatchSvd.Options | السمات الاختيارية لـ BatchSvd |
| BatchToSpace <T يمتد TType > | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| BatchToSpaceNd <T يمتد TType > | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
| إدخالات المعيار | نوع Protobuf tensorflow.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntries.Builder | نوع Protobuf tensorflow.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntriesOrBuilder | |
| إدخال المعيار | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| BenchmarkEntry.Builder | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| BenchmarkEntryOrBuilder | |
| BesselI0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselY0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselY1 <T يمتد TNumber > | |
| Betainc <T يمتد TNumber > | حساب تكامل بيتا غير المكتمل المنتظم \\(I_x(a, b)\\). |
| BfcMemoryMapProtos | |
| Bfloat16Layout | تخطيط البيانات الذي يحول عوامات 32 بت من/إلى 16 بت، مع اقتطاع الأجزاء العشرية الخاصة بها إلى 7 بتات مع الحفاظ على الأس 8 بت بنفس الانحياز. |
| BiasAdd <T يمتد TType > | يضيف "التحيز" إلى "القيمة". |
| BiasAdd.Options | السمات الاختيارية لـ BiasAdd |
| BiasAddGrad <T يمتد TType > | العملية الخلفية لـ "BiasAdd" على موتر "التحيز". |
| BiasAddGrad.Options | السمات الاختيارية لـ BiasAddGrad |
| BinaryCrossentropy | يحسب الخسارة عبر الإنتروبيا بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. |
| BinaryCrossentropy <T يمتد TNumber > | مقياس يحسب الخسارة الثنائية للإنتروبيا المتبادلة بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. |
| Bincount <T يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| BinSummary | نوع Protobuf tensorflow.BinSummary |
| BinSummary.Builder | نوع Protobuf tensorflow.BinSummary |
| BinSummaryOrBuilder | |
| البث الثنائي <U يمتد TType > | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
| BitwiseAnd <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت AND لـ `x` و`y`. |
| BitwiseOr <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت OR لـ `x` و`y`. |
| BitwiseXor <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise XOR للبت لـ `x` و`y`. |
| BlockLSTM <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTM.Options | السمات الاختيارية لـ BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BooleanDataBuffer | DataBuffer من القيم المنطقية. |
| BooleanDataLayout <S يمتد DataBuffer <?>> | DataLayout الذي يحول البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى بيانات منطقية. |
| BooleanDenseNdArray | |
| قناع منطقي | |
| BooleanMask.Options | السمات الاختيارية لـ BooleanMask |
| تحديث قناع منطقي | |
| BooleanMaskUpdate.Options | السمات الاختيارية لـ BooleanMaskUpdate |
| BooleanNdArray | NdArray من القيم المنطقية. |
| BoolLayout | تخطيط البيانات الذي يحول القيم المنطقية من/إلى البايتات. |
| BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
| الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
| ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
| ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BoundedTensorSpecProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProtoOrBuilder | |
| BroadcastDynamicShape <T يمتد TNumber > | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastGradientArgs <T يمتد TNumber > | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastHelper <T يمتد TType > | مشغل مساعد لإجراء عمليات البث بنمط XLA يتم بث `lhs` و`rhs` إلى نفس الترتيب، عن طريق إضافة أبعاد الحجم 1 إلى أي من `lhs` و`rhs` له رتبة أقل، باستخدام قواعد البث الخاصة بـ XLA للمشغلين الثنائيين. |
| BroadcastRecv <T يمتد TType > | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
| BroadcastRecv.Options | السمات الاختيارية لـ BroadcastRecv |
| BroadcastSend <T يمتد TType > | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
| BroadcastSend.Options | السمات الاختيارية لـ BroadcastSend |
| BroadcastTo <T يمتد TType > | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
| دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
| تكوين البناء | نوع Protobuf tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfiguration.Builder | نوع Protobuf tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfigurationOrBuilder | |
| BundleEntryProto | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProtoOrBuilder | |
| BundleHeaderProto | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Builder | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Endianness | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
| BundleHeaderProtoOrBuilder | |
| ByteDataBuffer | DataBuffer من البايتات. |
| ByteDataLayout <S يمتد DataBuffer <?>> | DataLayout الذي يحول البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى بايت. |
| ByteDenseNdArray | |
| ByteNdArray | NdArray من البايتات. |
| ByteSequenceProvider <T> | ينتج تسلسل البايتات المراد تخزينها في ByteSequenceTensorBuffer . |
| ByteSequenceTensorBuffer | مخزن مؤقت لتخزين بيانات موتر السلسلة. |
| BytesList | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesListOrBuilder | |
| BytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| BytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
ج
| CacheDataset | ينشئ مجموعة بيانات تخزن العناصر مؤقتًا من `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| CallableOptions | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptions.Builder | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptionsOrBuilder | |
| Cast <U يمتد TType > | تحويل x من النوع SrcT إلى y من DstT. |
| Cast.Options | سمات اختيارية Cast |
| CastHelper | فئة مساعدة لصب المعامل |
| الانتروبيا الفئوية | يحسب خسارة الانتروبيا بين التسميات والتنبؤات. |
| CategoricalCrossentropy <T يمتد TNumber > | مقياس يحسب الخسارة الفئوية للإنتروبيا المتبادلة بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. |
| المفصلة الفئوية | يحسب خسارة المفصلة الفئوية بين التسميات والتنبؤات. |
| المفصلة القاطعة <T تمتد TNumber > | مقياس يحسب مقياس فقدان المفصلة الفئوي بين التسميات والتنبؤات. |
| السقف <T يمتد TNumber > | يُرجع أصغر عدد صحيح من حيث العنصر لا يقل عن x. |
| CheckNumerics <T يمتد TNumber > | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
| تشوليسكي <T يمتد TType > | يحسب تحليل تشوليسكي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| CholeskyGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج العكسي للوضع العكسي لخوارزمية Cholesky. |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| ClipByValue <T يمتد TType > | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
| إغلاق الملخص الكاتب | |
| ClusterDef | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDef.Builder | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDefOrBuilder | |
| ClusterDeviceFilters | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
| ClusterOutput <T يمتد TType > | عامل التشغيل الذي يربط مخرجات حساب XLA بعقد الرسم البياني للمستهلك الأخرى. |
| ClusterProtos | |
| شفرة | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
| موقع الكود | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocation.Builder | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocationOrBuilder | |
| CollectionDef | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyList.Builder | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
| CollectionDef.Builder | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.BytesList | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesList.Builder | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
| CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatList.Builder | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
| CollectionDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| CollectionDef.Int64List.Builder | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| CollectionDef.Int64ListOrBuilder | |
| CollectionDef.KindCase | |
| CollectionDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
| CollectionDefOrBuilder | |
| CollectiveGather <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveGather.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveGather |
| CollectivePermute <T يمتد TType > | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | السمات الاختيارية لـ CombinedNonMaxSuppression |
| معرف الالتزام | نوع Protobuf tensorflow.CommitId |
| CommitId.Builder | نوع Protobuf tensorflow.CommitId |
| CommitId.KindCase | |
| CommitIdOrBuilder | |
| قارن وBitpack | قارن قيم "الإدخال" بـ "العتبة" واجمع البتات الناتجة في "uint8". |
| نتيجة التجميع | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
| ترجمة نجاحالتأكيد | يؤكد أن التجميع نجح. |
| مجمع <U يمتد TType > | تحويل رقمين حقيقيين إلى عدد مركب. |
| ComplexAbs <U يمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر. |
| CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
| Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
| حساب عدد الزيارات العرضية | يحسب معرفات المواضع في Sampled_candidates التي تطابق true_labels. |
| ComputeAccidentalHits.Options | السمات الاختيارية لـ ComputeAccidentalHits |
| ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
| كونكات <T يمتد TType > | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
| سلسلة البيانات | ينشئ مجموعة بيانات تربط "input_dataset" مع "another_dataset". |
| وظيفة الخرسانة | رسم بياني يمكن استدعاؤه كدالة واحدة، مع توقيع الإدخال والإخراج. |
| CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDef.Builder | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDefOrBuilder | |
| المتراكمة الشرطية | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| ConditionalAccumulator.Options | السمات الاختيارية لـ ConditionalAccumulator |
| ConfigProto | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Builder | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Experimental | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| ConfigProto.Experimental.Builder | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| ConfigProto.Experimental.MlirBridgeRollout | An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. |
| ConfigProto.ExperimentalOrBuilder | |
| ConfigProtoOrBuilder | |
| ConfigProtos | |
| تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوين DistributedTPU.Options | السمات الاختيارية لـ ConfigureDistributedTPU |
| تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
| Conj <T يمتد TType > | إرجاع المرافق المركب لعدد مركب. |
| ConjugateTranspose <T يمتد TType > | خلط أبعاد x وفقًا للتبديل وربط النتيجة. |
| ثابت <T يمتد TType > | مُهيئ يقوم بإنشاء موترات ذات قيمة ثابتة. |
| ثابت <T يمتد TType > | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
| القيد | الفئة الأساسية للقيود. |
| يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
| ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.Builder | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
| ControlFlowContextDefOrBuilder | |
| ControlFlowProtos | |
| ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
| التحويل <T يمتد نوع TT > | يلتف عامل التشغيل XLA ConvgeneralDilated، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
| Conv2d <T يمتد TNumber > | يحسب التواء ثنائي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
| Conv2d.Options | السمات الاختيارية لـ Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
| Conv2dBackpropFilter.Options | السمات الاختيارية لـ Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
| Conv2dBackpropInput.Options | السمات الاختيارية لـ Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T يمتد TNumber > | يحسب التلافيف ثلاثي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" خماسية الأبعاد. |
| Conv3d.Options | السمات الاختيارية لـ Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
| Conv3dBackpropFilter.Options | السمات الاختيارية لـ Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد فيما يتعلق بالإدخال. |
| Conv3dBackpropInput.Options | السمات الاختيارية لـ Conv3dBackpropInput |
| انسخ <T يمتد TType > | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
| نسخ.خيارات | السمات الاختيارية Copy |
| CopyHost <T يمتد TType > | انسخ الموتر إلى المضيف. |
| CopyHost.Options | السمات الاختيارية لـ CopyHost |
| كوس <T يمتد TType > | يحسب جتا x من حيث العناصر. |
| كوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي للعنصر x. |
| جيب التمام التشابه | يحسب تشابه جيب التمام بين التسميات والتنبؤات. |
| تشابه جيب التمام <T يمتد TNumber > | مقياس يحسب مقياس تشابه جيب التمام بين التسميات والتنبؤات. |
| CostGraphDef | نوع Protobuf tensorflow.CostGraphDef |
| CostGraphDef.AggreatedCost | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| CostGraphDef.AggreatedCost.Builder | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| CostGraphDef.AggreatedCostOrBuilder | |
| CostGraphDef.Builder | نوع Protobuf tensorflow.CostGraphDef |
| CostGraphDef.Node | نوع Protobuf tensorflow.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.Builder | نوع Protobuf tensorflow.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.InputInfo | Inputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.InputInfo.Builder | Inputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.InputInfoOrBuilder | |
| CostGraphDef.Node.OutputInfo | Outputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.OutputInfo.Builder | Outputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.OutputInfoOrBuilder | |
| CostGraphDef.NodeOrBuilder | |
| CostGraphDefOrBuilder | |
| CostGraphProtos | |
| CountUpTo <T يمتد TNumber > | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
| معلومات وحدة المعالجة المركزية | نوع Protobuf tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfo.Builder | نوع Protobuf tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfoOrBuilder | |
| Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
| إنشاء ملخصDbWriter | |
| إنشاء ملخص ملف الكاتب | |
| CropAndResize | يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها. |
| CropAndResize.Options | سمات اختيارية لـ CropAndResize |
| CropAndResizeGradBoxes | يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر مربعات الإدخال. |
| CropAndResizeGradBoxes.Options | السمات الاختيارية لـ CropAndResizeGradBoxes |
| CropAndResizeGradImage <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر الصورة المدخلة. |
| CropAndResizeGradImage.Options | السمات الاختيارية لـ CropAndResizeGradImage |
| تقاطع <T يمتد TNumber > | حساب المنتج الاتجاهي الزوجي. |
| CrossReplicaSum <T يمتد TNumber > | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CSRSparseMatrixComponents <T يمتد TType > | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
| CSRSparseMatrixToDense <T يمتد TType > | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T يمتد TType > | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CtcBeamSearchDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك تشفير بحث الشعاع على السجلات الواردة في الإدخال. |
| CtcBeamSearchDecoder.Options | سمات اختيارية لـ CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك التشفير الجشع على السجلات الواردة في المدخلات. |
| CtcGreedyDecoder.Options | السمات الاختيارية لـ CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T يمتد TNumber > | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CtcLoss.Options | السمات الاختيارية لـ CtcLoss |
| CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CTCLossV2.Options | السمات الاختيارية لـ CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T يمتد TNumber > | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
| CudnnRNN.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T يمتد TNumber > | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T يمتد TNumber > | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
| CudnnRNNConicalToParams.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U يمتد TNumber > | حساب حجم الأوزان التي يمكن استخدامها بواسطة نموذج Cudnn RNN. |
| CudnnRnnParamsSize.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T يمتد TNumber > | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNParamsToCanonical |
| Cumprod <T يمتد TType > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| Cumprod.Options | السمات الاختيارية لـ Cumprod |
| كومسوم <T يمتد TType > | احسب المجموع التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| Cumsum.Options | السمات الاختيارية لـ Cumsum |
| CumulativeLogsumexp <T يمتد TNumber > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| التراكميةLogsumexp.Options | السمات الاختيارية لـ CumulativeLogsumexp |
د
| مخزن البيانات <T> | حاوية بيانات من نوع معين. |
| DataBufferAdapterFactory | مصنع محولات المخزن المؤقت للبيانات. |
| مخازن البيانات | فئة مساعد لإنشاء مثيلات DataBuffer . |
| DataBufferWindow <B يمتد DataBuffer <?>> | حاوية قابلة للتغيير لعرض جزء من DataBuffer . |
| فئة البيانات | Protobuf التعداد tensorflow.DataClass |
| DataFormatDimMap <T يمتد TNumber > | إرجاع فهرس البعد بتنسيق بيانات الوجهة المعطى للرقم الموجود تنسيق البيانات المصدر. |
| DataFormatDimMap.Options | السمات الاختيارية لـ DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T يمتد TNumber > | تبديل موتر الإدخال من "src_format" إلى "dst_format". |
| DataFormatVecPermute.Options | السمات الاختيارية لـ DataFormatVecPermute |
| DataLayout <S يمتد DataBuffer <?>، T> | تحويل البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى نوع معين. |
| تخطيطات البيانات | يعرض مثيلات DataLayout لتنسيقات البيانات المستخدمة بشكل متكرر في حساب الجبر الخطي. |
| DataServiceDataset | |
| DataServiceDataset.Options | السمات الاختيارية لـ DataServiceDataset |
| مجموعة البيانات | يمثل قائمة كبيرة محتملة من العناصر المستقلة (العينات)، ويسمح بإجراء التكرار والتحويلات عبر هذه العناصر. |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
| DatasetIterator | يمثل حالة التكرار من خلال مجموعة بيانات tf.data. |
| مجموعة البيانات اختيارية | يمثل الخيار الاختياري نتيجة عملية getNext لمجموعة البيانات التي قد تفشل، عند الوصول إلى نهاية مجموعة البيانات. |
| DatasetToGraph | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
| DatasetToGraph.Options | السمات الاختيارية لـ DatasetToGraph |
| DatasetToSingleElement | إخراج العنصر الفردي من مجموعة البيانات المحددة. |
| DatasetToTfRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| DatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| DataStorageVisitor <R> | قم بزيارة مخزن النسخ الاحتياطي لمثيلات DataBuffer . |
| نوع البيانات | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChange tensorflow.DataType |
| داوسن <T يمتد TNumber > | |
| Deallocator_Pointer_long_Pointer | |
| DebugEvent | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.Builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.WhatCase | |
| DebugEventOrBuilder | |
| DebugEventProtos | |
| DebuggedDevice | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DebuggedDevice.Builder | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DebuggedDeviceOrBuilder | |
| رسم مصحح | A debugger-instrumented graph. |
| DebuggedGraph.Builder | A debugger-instrumented graph. |
| DebuggedGraphOrBuilder | |
| ملف المصدر المصحح | نوع Protobuf tensorflow.DebuggedSourceFile |
| DebuggedSourceFile.Builder | نوع Protobuf tensorflow.DebuggedSourceFile |
| DebuggedSourceFileorBuilder | |
| DebuggedSourceFiles | نوع protobuf tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| DebuggedSourceFiles.Builder | نوع protobuf tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| DebuggedSourceFilesorBuilder | |
| تصحيح DebugrgradientIdentity <t يمتد ttype > | الهوية OP لتصحيح الأخطاء التدرج. |
| DebuggrgradientRefidentity <t يمتد ttype > | الهوية OP لتصحيح الأخطاء التدرج. |
| تصحيح الأخطاء <t يمتد ttype > | Debug Identity V2 OP. |
| Debugidentity.options | سمات اختيارية لتصحيح DebugIdentity |
| debugmetadata | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| debugmetadata.builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| debugmetadataorbuilder | |
| Debugnancount | Debug NAN قيمة عداد العداد. |
| debugnancount.options | سمات اختيارية DebugNanCount |
| debugnumericssummary <U يمتد tnumber > | Debug Numeric Summary v2 op. |
| debugnumericssummary.options | سمات اختيارية DebugNumericsSummary |
| خيارات التصحيح | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugOptions.Builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugoptionsorBuilder | |
| Debugprotos | |
| DebugTensorWatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatch.Builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatchOrBuilder | |
| decodeandcropjpeg | فك تشفير صورة واختصاص صورة JPEG إلى موتر UINT8. |
| decodeandcropjpeg.options | سمات اختيارية لـ DecodeAndCropJpeg |
| decodeBase64 | فك تشفير الأوتار التي آمنت Web-Safe64. |
| فك تشفيرBmp | قم بفك تشفير الإطار الأول من الصورة المشفرة بـ BMP إلى موتر uint8. |
| decodeBMP.Options | سمات اختيارية لـ DecodeBmp |
| فك التشفير | فك ضغط السلاسل. |
| decodecressed.options | سمات اختيارية لـ DecodeCompressed |
| decodecsv | تحويل سجلات CSV إلى Tensors. |
| decodecsv.options | سمات اختيارية لـ DecodeCsv |
| decodegif | فك تشفير الإطار (S) للصورة المشفرة GIF إلى موتر UINT8. |
| decodeimage <t يمتد tnumber > | دالة لـ decode_bmp و decode_gif و decode_jpeg و decode_png. |
| decodeimage.options | سمات اختيارية لـ DecodeImage |
| decodejpeg | فك تشفير صورة مشفرة JPEG إلى موتر UINT8. |
| decodejpeg.options | سمات اختيارية لـ DecodeJpeg |
| decodejsonexample | تحويل سجلات الأمثلة المشفرة بـ JSON إلى سلاسل مخزن مؤقت للبروتوكول الثنائي. |
| decodepaddedraw <t يمتد tnumber > | إعادة تفسير بايت سلسلة كمتجهات للأرقام. |
| decodepaddedraw.options | سمات اختيارية لـ DecodePaddedRaw |
| decodepng <t يمتد tnumber > | فك تشفير صورة مشفرة PNG إلى uint8 أو uint16 الموتر. |
| decodepng.options | سمات اختيارية لـ DecodePng |
| DecodeProto | يستخلص OP الحقول من رسالة بروتوكول تسلسلي إلى موترات. |
| decodeproto.options | سمات اختيارية لـ DecodeProto |
| decoderaw <t يمتد ttype > | إعادة تفسير بايت سلسلة كمتجهات للأرقام. |
| decoderaw.options | سمات اختيارية DecodeRaw |
| decodewav | فك تشفير ملف WAV 16 بت على موتر عائم. |
| decodewav.options | سمات اختيارية لـ DecodeWav |
| DeepCopy <t يمتد ttype > | يجعل نسخة من `x`. |
| DELETE_FUNC_POINTER | |
| Deleteiterator | حاوية لمورد Iterator. |
| DELETEMEMORYCACHE | |
| DeletemultideViceIrator | حاوية لمورد Iterator. |
| DeLeterOmseedGenerator | |
| deleteseedgenerator | |
| DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
| DenseBincount <U يمتد tnumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| DenseBincount.options | سمات اختيارية لـ DenseBincount |
| densecountsparseoutput <U يمتد tnumber > | يؤدي عد صندوق المخرجات المتفرقة لإدخال TF.Tensor. |
| densecountsparseoutput.options | سمات اختيارية لـ DenseCountSparseOutput |
| DensendArray <T> | |
| densetocsrsparsematrix | يحول موتر كثيف إلى (ربما مزجّن) csrsparsematrix. |
| الكثافة densetensetoperation <t يمتد ttype > | يطبق عملية المجموعة على طول البعد الأخير من مدخلات 2 `tensor`. |
| الكثافة | سمات اختيارية ل DenseToDenseSetOperation |
| كثافة parkbatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تقوم بإدخال عناصر إدخال في sparsetensor. |
| كثافة parkbatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تقوم بإدخال عناصر إدخال في sparsetensor. |
| الكثافة sparsesetoperation <t يمتد ttype > | يطبق العملية المحددة على طول البعد الأخير لـ "Tensor" و "SparSetensor". |
| كثافة parsesetoperation.options | سمات اختيارية ل DenseToSparseSetOperation |
| العمق <t يمتد ttype > | DeptHtoSpace for Tensors من النوع T. |
| DeptHtospace.Options | سمات اختيارية DepthToSpace |
| DepthWiseConv2Dnative <t يمتد tnumber > | يحسب الالتفاف ثنائي الأبعاد يعطى موترات 4-D و "مرشح". |
| depthwiseconv2dnative.options | سمات اختيارية لـ DepthwiseConv2dNative |
| DepthWiseConv2DnativeBackPropfilter <t يمتد tnumber > | يحسب تدرجات الالتفاف على عمق فيما يتعلق بالمرشح. |
| depthwiseconv2dnativeBackPropfilter.options | سمات اختيارية لـ DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| DepthWiseConv2DnativeBackPropinput <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الالتفاف على عمق فيما يتعلق بالمدخلات. |
| depthwiseconv2dnativeBackPropinput.options | سمات اختيارية لـ DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| dequantive <u يمتد tnumber > | إزالة موتر "الإدخال" في موتر تعويم أو BFLOAT16. |
| تخلص من | يأخذ مدخلات UINT32 المعبأة ويفصل المدخلات إلى UINT8 للقيام بها التخلص من الجهاز. |
| dequantize.options | سمات اختيارية للتخلص Dequantize |
| deserializeiterator | يحول الموتر المتغير المعطى إلى متكرر ويخزنه في المورد المحدد. |
| deserializemanysparse <t يمتد ttype > | تخلص من وسلس `sparsetens" من مصغرة متسلسلة. |
| DeserializesParse <U يمتد ttype > | deserialize `sparsetensor` كائنات. |
| DorterResourceop | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
| DorterResourceOp.options | سمات اختيارية لـ DestroyResourceOp |
| DestroytemporaryVariable <t يمتد ttype > | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
| det <t يمتد ttype > | يحسب المحدد لمصفوفات مربعة واحدة أو أكثر. |
| سمات الجهاز | نوع Protobuf tensorflow.DeviceAttributes |
| سمات الجهاز.Builder | نوع Protobuf tensorflow.DeviceAttributes |
| DeviceAttributesorBuilder | |
| deviceattributesprotos | |
| DeviceFiltersprotos | |
| DeviceIndex | إرجاع فهرس الجهاز يعمل OP. |
| موقع الجهاز | نوع Protobuf tensorflow.DeviceLocality |
| DeviceLocality.Builder | نوع Protobuf tensorflow.DeviceLocality |
| devicelocalityorbuilder | |
| DeviceProperties | protobuf نوع tensorflow.DeviceProperties |
| DeviceProperties.builder | protobuf نوع tensorflow.DeviceProperties |
| DevicePropertiesorBuilder | |
| DevicePropertiesProtos | |
| Desicespec | يمثل مواصفات (ربما جزئية) لجهاز TensorFlow. |
| Desicespec.builder | فئة البناء لبناء فئة DeviceSpec . |
| Desicespec.deviceType | |
| devicestepstats | نوع protobuf tensorflow.DeviceStepStats |
| devicestepstats.builder | نوع protobuf tensorflow.DeviceStepStats |
| devicestepstatsorbuilder | |
| DictValue | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValue.Builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValueOrBuilder | |
| Digamma <t يمتد tnumber > | يحسب PSI ، مشتق LGAMMA (سجل القيمة المطلقة لـ `gamma (x)`) ، العنصر. |
| تمديد 2d <t يمتد tnumber > | يحسب التمدد الرمادي من موترات 4-D و 3-D "مرشح". |
| deved2dbackPropFilter <t يمتد tnumber > | يحسب تدرج تمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد فيما يتعلق بالمرشح. |
| deved2dbackPropInput <t يمتد tnumber > | يحسب تدرج تمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد فيما يتعلق بالمدخلات. |
| البعد | |
| مساحة الأبعاد | |
| الموجهة ErganInterleavedataset | بديل لـ `interleavedataset` على قائمة ثابتة من مجموعات البيانات. |
| الموجهة ErganInterleavedataset | بديل لـ `interleavedataset` على قائمة ثابتة من مجموعات البيانات. |
| div <t يمتد ttype > | يُرجع عنصر x / y. |
| Divnonan <t يمتد ttype > | يُرجع 0 إذا كان المقام صفرًا. |
| النقطة <t يمتد ttype > | يلف مشغل XLA dotgeneral ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
| Doubledatabuffer | DataBuffer من الزوجي. |
| doubledatalayout <s يمتد databuffer <؟ >> | DataLayout الذي يحول البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى الزوجي. |
| doubledensendarray | |
| DoubleNdArray | NdArray من الزوجي. |
| مربعات DrawBoundings <T يمتد tnumber > | ارسم مربعات محددة على مجموعة من الصور. |
| DummyTerationCounter | |
| dummymemorycache | |
| DummySeedgenerator | |
| DynamicPartition <t يمتد ttype > | أقسام "البيانات" في "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
| DynamicsLice <t يمتد ttype > | يلف مشغل XLA DynamicsLice ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. |
| DynamicStitch <t يمتد ttype > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| DynamicupDatesLice <t يمتد ttype > | يلف مشغل XLA DynamicupDatesLice ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. |
ه
| إيجار | بيئة لتنفيذ عمليات تنسورفورو بفارغ الصبر. |
| eagersession.deviceplacepolicy | يتحكم في كيفية التصرف عندما نحاول تشغيل عملية على جهاز معين ولكن بعض موترات الإدخال ليست على هذا الجهاز. |
| eagersession.options | |
| مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
| editdistance.options | سمات اختيارية EditDistance |
| eig <u يمتد ttype > | يحسب تحلل eigen لمصفوفات مربعة واحدة أو أكثر. |
| eig.options | سمات اختيارية لـ Eig |
| einsum <t يمتد ttype > | تقلص التوتر وفقا لاتفاقية إينشتاين ملخص. |
| einsum <t يمتد ttype > | OP الذي يدعم Einsum OP الأساسي مع 2 مدخلات وإخراج واحد. |
| Elu <t يمتد tnumber > | يحسب الخطي الأسي: `exp (الميزات) - 1` إذا كان <0 ،" الميزات "خلاف ذلك. |
| Elu <t يمتد tfloating > | وحدة خطية الأسية. |
| elugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات لعملية الخطي الأسي (ELU). |
| التضمين | OP تمكين تمايز التضمينات TPU. |
| فارغ <t يمتد ttype > | يخلق موتر مع الشكل المعطى. |
| فارغة | سمات اختيارية Empty |
| فارغة | ينشئ وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
| فارغة | يخلق وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
| EncodeBase64 | قم بتشفير السلاسل إلى تنسيق Base64 الآمن على الويب. |
| EncodeBase64.Options | سمات اختيارية لـ EncodeBase64 |
| Encodejpeg | jpeg-encode صورة. |
| encodejpeg.options | سمات اختيارية لـ EncodeJpeg |
| EncodejpegvariableDiableDicality | JPEG تشفير صورة الإدخال مع جودة الضغط المقدمة. |
| encodepng | PNG-encode صورة. |
| encodepng.options | سمات اختيارية لـ EncodePng |
| الترميز | يقوم OP بتسلسل رسائل protobuf المقدمة في موتر الإدخال. |
| Encodeproto.options | سمات اختيارية EncodeProto |
| EncoDewav | ترميز بيانات الصوت باستخدام تنسيق ملف WAV. |
| نقطة النهاية | التعليقات التوضيحية المستخدمة لتمييز طريقة لفئة شرحية مع @Operator والتي يجب أن تنشئ نقطة النهاية إلى ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) أو واحدة من مجموعاتها. |
| enqueuetpuembeddingintegerbatch | OP الذي يمنح قائمة من موتر الدُفعات الإدخال إلى tpuembedding. |
| enqueuetpuembeddingintegerbatch.options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| enqueuetpuembeddingRaggedTensorBatch | يخفف من نقل الكود الذي يستخدم tf.nn.embedding_lookup (). |
| enqueuetpuembeddingRaggedTensorBatch.options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| enqueuetpuembeddingsparsebatch | OP الذي يثني مؤشرات إدخال tpuembedding من sparsetensor. |
| enqueuetpuembeddingsparsebatch.options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | يخفف من نقل الكود الذي يستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
| enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch.options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| usureShape <t يمتد ttype > | يضمن أن شكل الموتر يطابق الشكل المتوقع. |
| أدخل <t يمتد ttype > | يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل. |
| Enter.options | سمات اختيارية Enter |
| دخول | نوع protobuf tensorflow.EntryValue |
| الدخول | نوع protobuf tensorflow.EntryValue |
| intringValue.Kindcase | |
| intingValueorBuilder | |
| متساوي | إرجاع قيمة الحقيقة (x == y) العنصر. |
| equal.options | سمات اختيارية على Equal |
| erf <t يمتد tnumber > | يحسب وظيفة خطأ Gauss من `x` عنصر العنصر. |
| erfc <t يمتد tnumber > | يحسب وظيفة الخطأ التكميلي لـ `x` element-wise. |
| erfinv <t يمتد tnumber > | |
| errorcodes | |
| errorcodesprotos | |
| Euclideannorm <t يمتد ttype > | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد التوتر. |
| الإقليم الإقليدي | سمات اختيارية لـ EuclideanNorm |
| حدث | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| Event.Builder | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| الحدث | |
| eventorbuilder | |
| EventProtos | |
| مثال | نوع protobuf tensorflow.Example |
| مثال | نوع protobuf tensorflow.Example |
| مثال | |
| exampleparserconfiguration | نوع protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| exampleparserconfiguration.builder | نوع protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| exampleParserConfigurationorBuilder | |
| مثال ParserConfigurationProtos | |
| exampleprotos | |
| ينفذ | OP الذي يقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
| التنفيذيين | OP الذي ينفذ برنامجًا مع تحديثات متغيرة في المكان اختياري. |
| تنفيذ | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| التنفيذ | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| ExecutionEnvironment | يحدد بيئة لإنشاء وتنفيذ Operation TensorFlow S. |
| ExecutionEnvironment.types | |
| ExecutionorBuilder | |
| الخروج <t يمتد ttype > | يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم. |
| exp <t يمتد ttype > | يحسب الأسي للعنصر x. |
| expansdims <t يمتد ttype > | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
| Expint <t يمتد tnumber > | |
| expm1 <t يمتد ttype > | يحسب `exp (x) - 1` عنصر. |
| الأسي <t يمتد tfloating > | وظيفة التنشيط الأسية. |
| ExtractGlimpse | يستخلص لمحة عن موتر الإدخال. |
| extractglimpse.options | سمات اختيارية لاستخراج ExtractGlimpse |
| stractimagePatches <t يمتد ttype > | استخراج "البقع" من "الصور" ووضعها في بعد الإخراج "العمق". |
| extractjpegshape <t يمتد tnumber > | قم باستخراج معلومات الشكل الخاصة بالصورة المشفرة بصيغة JPEG. |
| extractvolumepatches <t يمتد tnumber > | استخراج "البقع" من "المدخلات" ووضعها في "عمق" "البعد الإخراج. |
ف
| حقيقة | إخراج حقيقة عن العوامل. |
| FakeQuantWithMinMaxArgs | قم بقياس موتر "المدخلات" بشكل مزيف، واكتب موتر "المخرجات" من نفس النوع. |
| fakequantwithminmaxargs.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxArgs |
| fakequantwithminmaxargsgradient | حساب التدرجات لعملية FAPEQUANTWITHMINMAXARGS. |
| fakequantwithminmaxargsgradient.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxArgsGradient |
| fakequantwithminmaxvars | Quanted-ided tensor "المدخلات" من النوع تعويم عبر أرقام التعويم العالمية قم بتعليق التوتر المزيف "مدخلات" من النوع العائم عبر عوامل التعويم العالمية "Min" و "Max` إلى" المخرجات "من نفس الشكل مثل" المدخلات ". |
| fakequantwithminmaxvars.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxVars |
| fakequantwithminmaxvarsgradient | حساب التدرجات لعملية FAPEQUANTWITHMINMAXVARS. |
| fakequantwithminmaxvarsgradient.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxVarsGradient |
| fakequantwithminmaxvarsperchannel | قم بتوزيع موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر عوامات لكل قناة Quantive-Quantive endists `‘ tensor من النوع تعويم لكل قناة وواحدة من الأشكال: `[d]` ، `[b ، d]` `` [b ، h ، w ، d] `عبر كل قناة تعويم` `` `` `` ` Min` و "Max" من الشكل "[D] إلى" مخرجات "من نفس شكل" المدخلات ". |
| fakequantwithminmaxvarsperchannel.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
| fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient | حساب التدرجات لعملية FAPEQUANTWITHMINMAXVARSPERCHANNEL. |
| fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient.options | سمات اختيارية لـ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient |
| fastElementSequence <t ، U يمتد ndarray <t >> | تسلسل إعادة تدوير نفس مثيل NdArray عند تكرار عناصرها |
| ميزة | Containers for non-sequential data. |
| ميزة | Containers for non-sequential data. |
| ميزة. kindcase | |
| ميزة التكوين | نوع protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| featureConfiguration.builder | نوع protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| featureConfiguration.configcase | |
| featureConfigurationorBuilder | |
| المميز | Containers for sequential data. |
| المميز | Containers for sequential data. |
| feathureListorBuilder | |
| المميزون | نوع protobuf tensorflow.FeatureLists |
| المميزون | نوع protobuf tensorflow.FeatureLists |
| المميزات | |
| الميزات | |
| الميزات | |
| سمات | protobuf نوع tensorflow.Features |
| الميزات | protobuf نوع tensorflow.Features |
| ميزات | |
| fft <t يمتد ttype > | تحويل فورييه السريع. |
| FFT2D <T يمتد ttype > | 2D Fast Fourier Transform. |
| FFT3D <T يمتد ttype > | 3D Fast Fourier تحويل. |
| FIFOQUEUE | قائمة انتظار تنتج عناصر في أول ترتيب أول. |
| fifoqueue.options | سمات اختيارية لـ FifoQueue |
| ملء <U يمتد ttype > | يخلق موتر مملوءة بقيمة العددية. |
| FilterBylastComponentDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر من المكون الأول من `input_dataset` لها حقيقة في المكون الأخير. |
| بصمة | يولد قيم البصمات. |
| FixedLenFeatureProto | نوع protobuf tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| FlexLenFeatureProto.Builder | نوع protobuf tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| ثابتة extureprotoorbuilder | |
| ثابت LengthRecordDataset | |
| ثابت LengthRecordReader | القارئ الذي يخرج السجلات ذات الطول الثابت من ملف. |
| ثابت الطول RerecordReader.options | سمات اختيارية لـ FixedLengthRecordReader |
| تم إصلاح UnigramCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| ثابتة ungramcandidatesampler.options | سمات اختيارية لـ FixedUnigramCandidateSampler |
| float16layout | تخطيط البيانات الذي يحول عوامات 32 بت من/إلى 16 بت ، وفقًا لمواصفات النقطة العائمة نصف الدقة IEEE-754. |
| Floatdatabuffer | DataBuffer من العوامات. |
| floatdatalayout <s يمتد databuffer <؟ >> | DataLayout الذي يحول البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى العوامات. |
| floatdensendarray | |
| قائمة Floatlist | نوع protobuf tensorflow.FloatList |
| floatlist.builder | نوع protobuf tensorflow.FloatList |
| FloatlistorBuilder | |
| Floatndarray | NdArray من العوامات. |
| الأرضية <t يمتد tnumber > | إرجاع العنصر الأكبر عدد صحيح لا يزيد عن x. |
| Floordiv <t يمتد ttype > | إرجاع x // y element-wise. |
| Floormod <t يمتد tnumber > | إرجاع العنصر المتبقي من التقسيم. |
| FlushSummarywriter | |
| fractionalavgpool <t يمتد tnumber > | يؤدي متوسط التجميع الكسري على المدخلات. |
| fractionalavgpool.options | سمات اختيارية FractionalAvgPool |
| fractionalavgpoolgradger <t يمتد tnumber > | يحسب التدرج من وظيفة fractionalavgpool. |
| fractionalavgpoolgrad.options | سمات اختيارية لـ FractionalAvgPoolGrad |
| fractionalmaxpool <t يمتد tnumber > | يؤدي تجميع الأقصى الكسري على المدخلات. |
| fractionalmaxpool.options | سمات اختيارية FractionalMaxPool |
| fractionalalaxpoolgradger <t يمتد tnumber > | يحسب التدرج من وظيفة fractionalmaxpool. |
| fractionalmaxpoolgrad.options | سمات اختيارية FractionalMaxPoolGrad |
| Fresnelcos <t يمتد tnumber > | |
| fresnelsin <t يمتد tnumber > | |
| Ftrl | المحسن الذي ينفذ خوارزمية FTRL. |
| تعريف الوظيفة | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| FunctionDef.ArgAttrs | Attributes for function arguments. |
| FunctionDef.ArgAttrs.Builder | Attributes for function arguments. |
| FunctionDef.ArgattrSorBuilder | |
| FunctionDef.Builder | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| الدالة | A library is a set of named functions. |
| FunctionDeflibrary.builder | A library is a set of named functions. |
| FunctionDeflibraryorBuilder | |
| وظيفة deforbuilder | |
| وظيفة | |
| FunctionSpec | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| وظيفة spec.builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| وظيفة spec.experimentalcompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
| وظيفة specorbuilder | |
| تنصهر batchnorm <t يمتد tnumber ، u يمتد tnumber > | تطبيع الدُفعات. |
| DuseBatchNorm.options | سمات اختيارية لـ FusedBatchNorm |
| DuseBatchNormgrad <T يمتد tnumber ، U يمتد tnumber > | التدرج لتطبيع الدُفعات. |
| DOSERBATCHNORMGRARGRAGR.OPTIONS | سمات اختيارية لـ FusedBatchNormGrad |
| يقوم VusedPadConv2d <T بتوسيع tnumber > | يؤدي حشوة كمعالجة مسبقة أثناء الالتفاف. |
| OfusedResizeAndPadConv2d <t يمتد tnumber > | ينفذ تغيير الحجم والحشو كمعالجة مسبقة أثناء الالتواء. |
| OfusedResizeAndpadConv2d.options | سمات اختيارية لـ FusedResizeAndPadConv2d |
ز
| تجمع <t يمتد tnumber > | يتراكم المتبادل موترات متعددة من النوع المتطابق والشكل. |
| جمع <t يمتد ttype > | جمع شرائح من محور "params" "المحور" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| جمع <t يمتد ttype > | يلف مشغل XLA Gather الموثق في https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| جمع.خيارات | سمات اختيارية Gather |
| جمع.خيارات | سمات اختيارية Gather |
| gathernd <t يمتد ttype > | جمع شرائح من "params" إلى موتر مع الشكل المحدد بواسطة "المؤشرات". |
| gatherv2 <t يمتد tnumber > | يتراكم المتبادل موترات متعددة من النوع المتطابق والشكل. |
| gatherv2.options | سمات اختيارية لـ GatherV2 |
| generateBoundingBoxProposals | ينتج هذا المرجع منطقة من المصالح من مربعات مربعات محددة (BBOX_DELTAS) مشفرة وفقًا لـ EQ.2 في ARXIV: 1506.01497 يختار OP أعلى صناديق التسجيل `pre_nms_topn` ، يدللها فيما يتعلق بالمراسي ، ويطبق قمعًا غير أقصى على صناديق متداخلة بأعلى من` nms_threshold` تقاطع الاتجاه (IOU) ، حيث يتجاهل الصناديق حيث يكون الجانب الأقصر أقل من `` `` `` `` `` `` `` `` `` `` min_size`. |
| generateBoundingBoxProposals.options | سمات اختيارية لـ GenerateBoundingBoxProposals |
| generatevocabremapping | إعطاء طريق إلى ملفات المفردات الجديدة والقديمة ، إرجاع الموتر الطول `num_new_vocab` ، حيث يحتوي `remapping [i]` على رقم الصف في المفردات القديمة التي تتوافق مع الصف "أنا في المفردات الجديدة (بدءًا من السطر" new_vocab_offset` وما يصل إلى `num_new_vocab`) ، أو`-------------------------------- 1` إذا كان الدخول `أنا في المفردات الجديدة ليس في المفردات القديمة. |
| generatevocabremapping.options | سمات اختيارية لـ GenerateVocabRemapping |
| GetSessionHandle | تخزين موتر المدخلات في حالة الجلسة الحالية. |
| GetSessionTensor <t يمتد ttype > | احصل على قيمة الموتر المحدد من خلال مقبضه. |
| Glorot <t يمتد tfloating > | تهيئة Glorot ، وتسمى أيضا كزافييه التهيئة. |
| Gpuinfo | protobuf نوع tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfo.builder | protobuf نوع tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfoorbuilder | |
| Gpuoptions | نوع protobuf tensorflow.GPUOptions |
| Gpuoptions.builder | نوع protobuf tensorflow.GPUOptions |
| GPUOptions.التجريبية | نوع Protobuf tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| GPUOptions.Experimental.Builder | نوع Protobuf tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| GPUOptions.Experimental.VirtualDevices | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| GPUOptions.Experimental.VirtualDevices.Builder | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| Gpuoptions.experimental.virtualDevicesorBuilder | |
| Gpuoptions.experimentalorbuilder | |
| Gpuoptionsorbuilder | |
| GradientDef | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| GradientDef.Builder | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| GradientDeforBuilder | |
| التدرج | محسن النسب العشوائي الأساسي. |
| التدرجات | يضيف عمليات لحساب المشتقات الجزئية لمجموع y s wrt x s، على سبيل المثال، d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... |
| Gradients.Options | سمات اختيارية Gradients |
| رسم بياني | رسم بياني لتدفق البيانات يمثل حساب Tensorflow. |
| graph.whilesubgraphbuilder | تستخدم لإنشاء إنشاء فئة مجردة تتجاوز طريقة buildsubgraph لبناء خريطة فرعية مشروطة أو الجسم لبعض الوقت. |
| GraphDebuginfo | نوع protobuf tensorflow.GraphDebugInfo |
| GraphDebuginfo.builder | نوع protobuf tensorflow.GraphDebugInfo |
| GraphDebugInfo.FileLineCol | This represents a file/line location in the source code. |
| graphdebuginfo.filelinecol.builder | This represents a file/line location in the source code. |
| GraphDebugInfo.FileLineColOrBuilder | |
| GraphDebugInfo.StackTrace | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
| GraphDebugInfo.StackTrace.Builder | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
| graphdebuginfo.stacktraceorbuilder | |
| GraphDebuginFoorBuilder | |
| GraphDebuginFoprotos | |
| GraphDef | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| GraphDef.Builder | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| GraphDeforBuilder | |
| GraphExecutiontrace | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GraphExecutiontrace.builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GraphExecutionTraceorBuilder | |
| GraphOpcreation | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| graphopcreation.builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| GraphOpcreationorBuilder | |
| Graphoperation | تنفيذ Operation تمت إضافتها كعقدة إلى Graph . |
| GraphoperationBuilder | OperationBuilder لإضافة GraphOperation S إلى Graph . |
| Graphoptions | protobuf نوع tensorflow.GraphOptions |
| graphoptions.builder | protobuf نوع tensorflow.GraphOptions |
| graphoptionsorbuilder | |
| GraphProtos | |
| GraphTransferConstnodeInfo | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| graphtransferconstnodeinfo.builder | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| graphtransferconstnodeinfoorbuilder | |
| graphtransfergraphinputnodeinfo | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| graphtransfergraphinputnodeinfo.builder | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| graphtransfergraphinputnodeinfoorbuilder | |
| graphtransfergraphoutputnodeinfo | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| graphtransfergraphoutputnodeinfo.builder | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| graphtransfergraphoutputnodeinfoorbuilder | |
| GraphTransferinfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| Graphtransferinfo.builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| Graphtransferinfo.dest | protobuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination |
| GraphTransferInfoorBuilder | |
| GraphTransferinFoproto | |
| graphtransfernodeinfo | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| graphtransfernodeinfo.builder | نوع protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| graphtransfernodeinfoorbuilder | |
| GraphTransfernodeInput | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| graphtransfernodeinput.builder | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| graphtransfernodeinputinfo | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| graphtransfernodeinputinfo.builder | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| graphtransfernodeinputInfoorBuilder | |
| GraphTransferNodeInputorBuilder | |
| GraphTransferNodeOutputInfo | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| graphtransfernodeOutputinfo.builder | protobuf نوع tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphTransferNodeOutputInfoorBuilder | |
| أكبر | إرجاع قيمة الحقيقة للعنصر (x> y). |
| أكبر | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x >= y). |
| Grublockcell <t يمتد tnumber > | يحسب انتشار خلية GRU للأمام لخطوة زمنية واحدة. |
| Grublockcellgrad <T يمتد tnumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| ضمان <T يمتد ttype > | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
ح
| hardsigmoid <t يمتد tfloating > | تنشيط sigmoid الصعب. |
| علامة التجزئة | يخلق جدول التجزئة غير المخلوطة. |
| hashtable.options | سمات اختيارية لعلامة HashTable |
| انه يمتد tfloating > | هو تهيئة. |
| مساعدين | فئة الحاويات للطرق الأساسية التي تضيف أو تنفيذ العديد من العمليات وإعادة واحدة منها. |
| المفصلة | يحسب فقدان المفصلة بين الملصقات والتنبؤات. |
| المفصلات <t يمتد tnumber > | مقياس يحسب مقياس فقد المفصل بين الملصقات والتنبؤات. |
| THERMAROMFIXEDWIDTH <U يمتد tnumber > | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
| الرسم البيانيProto | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| Histogramproto.builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| HistogramProtoOrBuilder | |
| THEBOMORMOMSUMMARY | يخرج مخزن بروتوكول "ملخص" مع رسم بياني. |
| hsvtorgb <t يمتد tnumber > | تحويل صورة واحدة أو أكثر من HSV إلى RGB. |
| هوبر | يحسب فقدان هوبر بين الملصقات والتنبؤات. |
أنا
| الهوية <t يمتد tfloating > | مُهيئ يقوم بإنشاء مصفوفة الهوية. |
| الهوية <t يمتد ttype > | إرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
| الهوية | إرجاع قائمة من التوترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال التوتر. |
| هوية | القارئ الذي يخرج العمل في قائمة الانتظار كمفتاح وقيمة. |
| IdentityReader.options | سمات اختيارية لـ IdentityReader |
| ifft <t يمتد ttype > | عكسي سريع فورييه تحويل. |
| ifft2d <t يمتد ttype > | عكسية 2D Fast Fourier تحويل. |
| ifft3d <t يمتد ttype > | عكسية 3D سريع فورييه تحويل. |
| igamma <t يمتد tnumber > | قم بحساب وظيفة جاما غير المنتظمة المنتظمة `p (a ، x)`. |
| igammac <t يمتد tnumber > | قم بحساب وظيفة جاما غير المكتملة العليا غير المكتملة `q (a ، x)`. |
| igammagrada <t يمتد tnumber > | يحسب التدرج من `igamma (a ، x)` wrt `a`. |
| تجاهل | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر "input_dataset` تجاهل الأخطاء. |
| تجاهل | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر "input_dataset` تجاهل الأخطاء. |
| agnorerorsdataset.options | سمات اختيارية IgnoreErrorsDataset |
| agnorerorsdataset.options | سمات اختيارية IgnoreErrorsDataset |
| IllegalRankException | استثناء يتم إلقاؤه عند إكمال العملية بسبب رتبة الصفيف المستهدف. |
| Imag <U يمتد tnumber > | إرجاع الجزء التخيلي من عدد مركب. |
| ImageProjectivetRansformv2 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectivetRansformv2.Options | سمات اختيارية لـ ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectivetRansformv3 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectivetRansformv3.Options | سمات اختيارية لـ ImageProjectiveTransformV3 |
| صور | يخرج مخزن بروتوكول "ملخص" مع الصور. |
| الصور | سمات اختيارية ImageSummary |
| ImmutableConst <t يمتد ttype > | إرجاع الموتر غير القابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
| استيراد | |
| فِهرِس | فهرس يستخدم لتقطيع عرض من صفيف n-dimensional. |
| مفهرس | |
| IndexedPositioniTerator.CoordsLongConsumer | |
| المؤشرات | فئة المساعد لإنشاء كائنات Index . |
| infeeddequeue <t يمتد ttype > | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
| infeeddequeuetuple | يجلب قيم متعددة من infeed باعتباره tuple XLA. |
| infeedenqueue | OP الذي يغذي قيمة موتر واحد في الحساب. |
| infeedenqueue.options | سمات اختيارية لـ InfeedEnqueue |
| infeedenqueueprelinearizedbuffer | OP الذي enqueues عازلة مسبقا في tpu infeed. |
| infeedenqueueprelinearizedbuffer.options | سمات اختيارية لـ InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| infeedenqueuetuple | يغذي قيم موتر متعددة في الحساب باعتباره tuple XLA. |
| infeedenqueuetuple.options | سمات اختيارية لـ InfeedEnqueueTuple |
| init | |
| التهيئة <t يمتد ttype > | واجهة للمهيئات |
| initializetable | تهيئة الجدول التي تأخذ اثنين من الموترات للمفاتيح والقيم على التوالي. |
| initializetablefromdataset | |
| initializetableFromTextFile | تهيئة جدول من ملف نصي. |
| initializetableFromTextFile.options | سمات اختيارية لـ InitializeTableFromTextFile |
| inplaceadd <t يمتد ttype > | يضيف V إلى صفوف محددة من x. |
| inplacesub <t يمتد ttype > | يطرح `v` في صفوف محددة من` x`. |
| في placeupdate <t يمتد ttype > | التحديثات المحددة صفوف "أنا" مع القيم "V". |
| int64list | نوع protobuf tensorflow.Int64List |
| int64list.builder | نوع protobuf tensorflow.Int64List |
| int64ListorBuilder | |
| intdatabuffer | DataBuffer من ints. |
| intdatalayout <s يمتد databuffer <؟ >> | DataLayout الذي يحول البيانات المخزنة في المخزن المؤقت إلى ints. |
| intdensendarray | |
| interconnectlink | نوع protobuf tensorflow.InterconnectLink |
| interconnectlink.builder | نوع protobuf tensorflow.InterconnectLink |
| interconnectLinkorBuilder | |
| intndarray | NdArray من الأعداد الصحيحة. |
| intopk | يقول ما إذا كانت الأهداف في الأعلى تنبؤات k`. |
| inv <t يمتد ttype > | يحسب عكس المصفوفات المربعة المربعة أو أكثر من المصفوفات أو المجاورة لها (النقل المترافق). |
| inv.options | سمات اختيارية لـ Inv |
| انقلاب <t يمتد tnumber > | عكس (قلب) كل جزء من الأنواع المدعومة ؛ على سبيل المثال ، اكتب `uint8` قيمة 01010101 تصبح 10101010. |
| invertpermittry <t يمتد tnumber > | يحسب التقليب العكسي للمتر. |
| invgrady <t يمتد ttype > | يحسب التدرج لعكس `x` wrt مدخلاتها. |
| irfft <U يمتد tnumber > | عكسي تحويل سريع فورييه التحويل السريع. |
| irfft2d <U يمتد tnumber > | عكسي 2D القيم الحقيقية تحويل فورييه تحويل. |
| irfft3d <U يمتد tnumber > | عكسي 3D صامت القيمة السريعة ذات القيمة الحقيقية. |
| isBoostedTreesensEmbleInitialized | يتحقق ما إذا كانت مجموعة الشجرة قد تمت تهيئة. |
| isBoostedTreeSquantIlesterAmresourceinitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة دفق كمي. |
| isfinite | إرجاع أي عناصر X محدودة. |
| ISINF | إرجاع أي عناصر x هي inf. |
| إينان | إرجاع أي عناصر X نان. |
| isotonicregression <U يمتد tnumber > | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
| isvariableInitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة الموتر. |
| مكرر | |
| iteratorFromStringHandle | |
| iteratorFromStringHandle.Options | سمات اختيارية لـ IteratorFromStringHandle |
| iteratorgetDevice | إرجاع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد". |
| iteratorgetDevice | إرجاع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد". |
| iteratorgetNext | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
| iteratorgetNextAsoptional | يحصل على الإخراج التالي من التكرار المحدد كبديل اختياري. |
| iteratorgetNextsync | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
| iteratortostringhandle | يحول "Resource_handle" المعطى الذي يمثل مؤلفًا إلى سلسلة. |
ج
| JOBDEF | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| JobDef.Builder | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| JobDeforBuilder | |
| عمل JobDeviceFics | Defines the device filters for tasks in a job. |
| JobDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for tasks in a job. |
| JobDeviceFiltersorBuilder | |
| ينضم | ينضم إلى الأوتار في القائمة المحددة من الموترات السلسلة إلى موتر واحد ؛ مع فاصل معين (الافتراضي هو فاصل فارغ). |
| Join.options | سمات اختيارية Join |
ك
| kerneldef | نوع protobuf tensorflow.KernelDef |
| kerneldef.attrconstraint | نوع Protobuf tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| kerneldef.attrconstraint.builder | نوع Protobuf tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| kerneldef.attrconstraintorbuilder | |
| kerneldef.builder | نوع protobuf tensorflow.KernelDef |
| kerneldeforbuilder | |
| kerneldefprotos | |
| KernelList | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| KernelList.Builder | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| kernellistorbuilder | |
| keyvaluesort <t يمتد tnumber ، u يمتد ttype > | يلف مشغل فرز XLA ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
| kldivergence | يحسب فقدان الاختلاف Kullback-Leibler بين الملصقات والتنبؤات. |
| kldivergence <t يمتد tnumber > | مقياس يقيس مقياس اختلاف التباعد Kullback-Leibler بين الملصقات والتنبؤات. |
| KMC2CHAININITIALIGY | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى مجموعة البذور. |
| kmeansplusplusinitialization | يحدد صفوف num_to_sample من الإدخال باستخدام معيار Kmeans ++. |
| kthorderstatistic | يحسب إحصاء ترتيب KTH لمجموعة البيانات. |
ل
| l2loss <t يمتد tnumber > | L2 فقدان. |
| PROTENGERSTATSDATASET | يسجل زمن انتقال إنتاج `input_dataset` في statsaggregator. |
| PROTENGERSTATSDATASET | يسجل زمن انتقال إنتاج `input_dataset` في statsaggregator. |
| Leakyrelu <t يمتد tnumber > | يحسب الخطي المصحح: `max (الميزات ، الميزات * alpha)`. |
| Leakyrelu.options | سمات اختيارية LeakyRelu |
| Leakyrelugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية Leakyrelu. |
| LeakyrelugRad.options | سمات اختيارية LeakyReluGrad |
| تعلمت UnderunigramCandidatesAmpler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| تعلمت UnderunigramCandidatesAmpler.options | سمات اختيارية لـ LearnedUnigramCandidateSampler |
| lecun <t يمتد tfloating > | LECUN التهيئة العادية. |
| اليسار <t يمتد tnumber > | يحسب Elementwise التحول اليسرى في اتجاهين لـ "X` و" Y ". |
| أقل | إرجاع قيمة الحقيقة للعنصر (x <y). |
| أقل | إرجاع قيمة الحقيقة (x <= y) العنصر. |
| lgamma <t يمتد tnumber > | يحسب سجل القيمة المطلقة لـ `gamma (x)` element-wise. |
| خطي <U يمتد tnumber > | Linear activation function (pass-through). |
| LinSpace <T extends TNumber > | يولد القيم في فترة زمنية. |
| Listener_BytePointer | |
| Listener_String | |
| قيمة القائمة | Represents a Python list. |
| ListValue.Builder | Represents a Python list. |
| ListValueOrBuilder | |
| LMDBDataset | Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. |
| LmdbDataset | |
| LmdbReader | A Reader that outputs the records from a LMDB file. |
| LmdbReader.Options | Optional attributes for LmdbReader |
| LoadAndRemapMatrix | Loads a 2-D (matrix) `Tensor` with name `old_tensor_name` from the checkpoint at `ckpt_path` and potentially reorders its rows and columns using the specified remappings. |
| LoadAndRemapMatrix.Options | Optional attributes for LoadAndRemapMatrix |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Load Adadelta embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Load Adadelta parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Load Adagrad embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Load ADAM embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Load FTRL embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Load Momentum embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Load proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Load RMSProp embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Load SGD embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| الروابط المحلية | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
| LocalLinks.Builder | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
| LocalLinksOrBuilder | |
| LocalResponseNormalization <T extends TNumber > | Local Response Normalization. |
| LocalResponseNormalization.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalization |
| LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber > | Gradients for Local Response Normalization. |
| LocalResponseNormalizationGrad.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalizationGrad |
| Log <T extends TType > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي للعنصر x. |
| Log1p <T extends TType > | Computes natural logarithm of (1 + x) element-wise. |
| LogCosh | Computes Computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error. |
| LogCoshError <T extends TNumber > | A metric that computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error metric between labels and predictions. |
| LogicalAnd | Returns the truth value of x AND y element-wise. |
| LogicalNot | Returns the truth value of `NOT x` element-wise. |
| LogicalOr | Returns the truth value of x OR y element-wise. |
| LogMatrixDeterminant <T extends TType > | Computes the sign and the log of the absolute value of the determinant of one or more square matrices. |
| LogMemoryProtos | |
| LogMessage | Protocol buffer used for logging messages to the events file. |
| LogMessage.Builder | Protocol buffer used for logging messages to the events file. |
| LogMessage.Level | Protobuf enum tensorflow.LogMessage.Level |
| LogMessageOrBuilder | |
| LogSoftmax <T extends TNumber > | Computes log softmax activations. |
| LogUniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a log-uniform distribution. |
| LogUniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for LogUniformCandidateSampler |
| LongDataBuffer | DataBuffer طويل الأمد. |
| LongDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to longs. |
| LongDenseNdArray | |
| LongNdArray | An NdArray of longs. |
| LookupTableExport <T extends TType , U extends TType > | Outputs all keys and values in the table. |
| LookupTableFind <U extends TType > | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
| LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
| LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
| LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
| LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
| LoopCond | Forwards the input to the output. |
| خسارة | |
| خسائر | Built-in loss functions. |
| LossesHelper | These are helper methods for Losses and Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
| LossMetric <T extends TNumber > | Interface for Metrics that wrap Loss functions. |
| LossTuple <T extends TNumber > | A helper class for loss methods to return labels, target, and sampleWeights |
| أدنى | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| Lower.Options | Optional attributes for Lower |
| LowerBound <U extends TNumber > | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| LSTMBlockCell <T extends TNumber > | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
| LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
| LSTMBlockCellGrad <T extends TNumber > | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
| Lu <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
م
| MachineConfiguration | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
| MachineConfiguration.Builder | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
| MachineConfigurationOrBuilder | |
| MakeIterator | Makes a new iterator from the given `dataset` and stores it in `iterator`. |
| MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
| MapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
| MapDataset | |
| MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
| MapIterator | |
| MapOptional | |
| MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
| MapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
| MapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل جدول التجزئة. |
| MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
| MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
| MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
| MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
| MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
| MatchingFiles | Returns the set of files matching one or more glob patterns. |
| MatchingFilesDataset | |
| MatchingFilesDataset | |
| MatMul <T extends TType > | Multiply the matrix "a" by the matrix "b". |
| MatMul.Options | Optional attributes for MatMul |
| MatrixDiag <T extends TType > | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| MatrixDiagPart <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| MatrixDiagPartV3 <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagV3 <T extends TType > | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
| MatrixLogarithm <T extends TType > | Computes the matrix logarithm of one or more square matrices: \\(log(exp(A)) = A\\) This op is only defined for complex matrices. |
| MatrixSetDiag <T extends TType > | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
| MatrixSetDiag.Options | Optional attributes for MatrixSetDiag |
| MatrixSolveLs <T extends TType > | Solves one or more linear least-squares problems. |
| MatrixSolveLs.Options | Optional attributes for MatrixSolveLs |
| Max <T extends TType > | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
| Max.Options | Optional attributes for Max |
| Maximum <T extends TNumber > | Returns the max of x and y (ie |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
| MaxNorm | Constrains the weights incident to each hidden unit to have a norm less than or equal to a desired value. |
| MaxPool <T extends TType > | Performs max pooling on the input. |
| MaxPool.Options | Optional attributes for MaxPool |
| MaxPool3d <T extends TNumber > | Performs 3D max pooling on the input. |
| MaxPool3d.Options | Optional attributes for MaxPool3d |
| MaxPool3dGrad <U extends TNumber > | Computes gradients of 3D max pooling function. |
| MaxPool3dGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGrad |
| MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
| MaxPool3dGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGradGrad |
| MaxPoolGrad <T extends TNumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGrad |
| MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
| MaxPoolGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGrad |
| MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
| MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGradWithArgmax |
| MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradWithArgmax |
| MaxPoolWithArgmax <T extends TNumber , U extends TNumber > | Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices. |
| MaxPoolWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolWithArgmax |
| Mean <T extends TNumber > | A metric that that implements a weighted mean WEIGHTED_MEAN |
| Mean <T extends TType > | Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. |
| Mean.Options | Optional attributes for Mean |
| MeanAbsoluteError | Computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanAbsoluteError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanAbsolutePercentageError | Computes the mean absolute percentage error between labels and predictions. |
| MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanMetricWrapper <T extends TNumber > | A class that bridges a stateless loss function with the Mean metric using a reduction of WEIGHTED_MEAN . |
| MeanSquaredError | Computes the mean of squares of errors between labels and predictions. |
| MeanSquaredError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanSquaredLogarithmicError | Computes the mean squared logarithmic errors between labels and predictions. |
| MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MemAllocatorStats | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemAllocatorStats.Builder | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemAllocatorStatsOrBuilder | |
| MemChunk | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
| MemChunk.Builder | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
| MemChunkOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemDirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectory.Builder | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElement | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElement.Builder | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElementOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemDirectoryOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemProtos | |
| MemoryDump | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDump.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDumpOrBuilder | |
| MemoryInfo | Protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfoOrBuilder | |
| MemoryLogRawAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLogRawAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLogRawAllocationOrBuilder | |
| MemoryLogRawDeallocation | نوع Protobuf tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocation.Builder | نوع Protobuf tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocationOrBuilder | |
| MemoryLogStep | نوع Protobuf tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogStep.Builder | نوع Protobuf tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogStepOrBuilder | |
| MemoryLogTensorAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogTensorAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogTensorAllocationOrBuilder | |
| MemoryLogTensorDeallocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogTensorDeallocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogTensorDeallocationOrBuilder | |
| MemoryLogTensorOutput | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogTensorOutput.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogTensorOutputOrBuilder | |
| MemoryStats | For memory tracking. |
| MemoryStats.Builder | For memory tracking. |
| MemoryStatsOrBuilder | |
| Merge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| MergeSummary | Merges summaries. |
| MergeV2Checkpoints | V2 format specific: merges the metadata files of sharded checkpoints. |
| MergeV2Checkpoints.Options | Optional attributes for MergeV2Checkpoints |
| MetaGraphDef | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| MetaGraphDef.Builder | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDefOrBuilder | |
| MetaGraphDefOrBuilder | |
| MetaGraphProtos | |
| Metric <T extends TNumber > | Base class for Metrics |
| MetricEntry | نوع Protobuf tensorflow.MetricEntry |
| MetricEntry.Builder | نوع Protobuf tensorflow.MetricEntry |
| MetricEntryOrBuilder | |
| MetricReduction | Defines the different types of metric reductions |
| المقاييس | Helper class with built-in metrics functions. |
| MetricsHelper | These are helper methods for Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
| Mfcc | Transforms a spectrogram into a form that's useful for speech recognition. |
| Mfcc.Options | Optional attributes for Mfcc |
| Min <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| Min.Options | Optional attributes for Min |
| Minimum <T extends TNumber > | Returns the min of x and y (ie |
| MinMaxNorm | Constrains the weights to have the norm between a lower bound and an upper bound. |
| MirrorPad <T extends TType > | Pads a tensor with mirrored values. |
| MirrorPadGrad <T extends TType > | Gradient op for `MirrorPad` op. |
| MiscDataBufferFactory | Factory of miscellaneous data buffers |
| MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
| Mod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
| ModelDataset | Identity transformation that models performance. |
| ModelDataset.Options | Optional attributes for ModelDataset |
| دَفعَة | Stochastic gradient descent plus momentum, either nesterov or traditional. |
| Mul <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
| MulNoNan <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
| MultiDeviceIterator | Creates a MultiDeviceIterator resource. |
| MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Generates a MultiDeviceIterator resource from its provided string handle. |
| MultiDeviceIteratorFromStringHandle.Options | Optional attributes for MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
| MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Gets next element for the provided shard number. |
| MultiDeviceIteratorInit | Initializes the multi device iterator with the given dataset. |
| MultiDeviceIteratorToStringHandle | Produces a string handle for the given MultiDeviceIterator. |
| Multinomial <U extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| Multinomial.Options | Optional attributes for Multinomial |
| MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
| MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
| MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
| MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
| Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
| MutexLock | تأمين مورد كائن المزامنة (mutex). |
ن
| Nadam | Nadam Optimizer that implements the NAdam algorithm. |
| NameAttrList | A list of attr names and their values. |
| NameAttrList.Builder | A list of attr names and their values. |
| NameAttrListOrBuilder | |
| NamedDevice | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
| NamedDevice.Builder | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
| NamedDeviceOrBuilder | |
| NamedTensorProto | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedTensorProto.Builder | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedTensorProtoOrBuilder | |
| NamedTensorProtos | |
| NamedTupleValue | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValue.Builder | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValueOrBuilder | |
| NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
| NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
| NdArray <T> | A data structure of N-dimensions. |
| NdArrays | Utility class for instantiating NdArray objects. |
| NdArraySequence <T extends NdArray <?>> | A sequence of elements of an N-dimensional array. |
| Ndtri <T extends TNumber > | |
| NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
| Neg <T extends TType > | Computes numerical negative value element-wise. |
| NegTrain | Training via negative sampling. |
| NextAfter <T extends TNumber > | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
| NextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
| NioDataBufferFactory | Factory of JDK NIO-based data buffers |
| NodeDef | Protobuf type tensorflow.NodeDef |
| NodeDef.Builder | Protobuf type tensorflow.NodeDef |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfoOrBuilder | |
| NodeDefOrBuilder | |
| NodeExecStats | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeExecStats.Builder | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeExecStatsOrBuilder | |
| NodeOutput | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutput.Builder | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutputOrBuilder | |
| NodeProto | |
| NonDeterministicInts <U extends TType > | Non-deterministically generates some integers. |
| لا يوجد قيمة | Represents None. |
| لا شيءValue.Builder | Represents None. |
| NoValueOrBuilder | |
| NonMaxSuppression <T extends TNumber > | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
| NonMaxSuppression.Options | Optional attributes for NonMaxSuppression |
| NonMaxSuppressionWithOverlaps | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. |
| NonNeg | Constrains the weights to be non-negative. |
| NonSerializableDataset | |
| NonSerializableDataset | |
| NoOp | Does nothing. |
| NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
| NotEqual | Returns the truth value of (x != y) element-wise. |
| NotEqual.Options | Optional attributes for NotEqual |
| NthElement <T extends TNumber > | Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension. |
| NthElement.Options | Optional attributes for NthElement |
يا
| OneHot <U extends TType > | Returns a one-hot tensor. |
| OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
| Ones <T extends TType > | Initializer that generates tensors initialized to 1. |
| Ones <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. |
| OnesLike <T extends TType > | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
| مرجع سابق | A logical unit of computation. |
| أوبديف | Defines an operation. |
| OpDef.ArgDef | For describing inputs and outputs. |
| OpDef.ArgDef.Builder | For describing inputs and outputs. |
| OpDef.ArgDefOrBuilder | |
| OpDef.AttrDef | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| OpDef.AttrDef.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| OpDef.AttrDefOrBuilder | |
| OpDef.Builder | Defines an operation. |
| OpDefOrBuilder | |
| OpDefProtos | |
| OpDeprecation | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
| OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
| OpDeprecationOrBuilder | |
| Operand <T extends TType > | Interface implemented by operands of a TensorFlow operation. |
| Operands | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
| عملية | Performs computation on Tensors. |
| OperationBuilder | A builder for Operation s. |
| المشغل | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups. |
| قائمة العمليات | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpList.Builder | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpListOrBuilder | |
| OptimizeDataset | Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDataset.Options | Optional attributes for OptimizeDataset |
| OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
| Optimizer | Base class for gradient optimizers. |
| Optimizer.GradAndVar <T extends TType > | A class that holds a paired gradient and variable. |
| Optimizer.Options | Optional attributes for Optimizer |
| خيارات أوبتيميزر | Options passed to the graph optimizer tensorflow.OptimizerOptions |
| OptimizerOptions.Builder | Options passed to the graph optimizer tensorflow.OptimizerOptions |
| OptimizerOptions.GlobalJitLevel | Control the use of the compiler/jit. |
| OptimizerOptions.Level | Optimization level tensorflow.OptimizerOptions.Level |
| OptimizerOptionsOrBuilder | |
| Optimizers | Enumerator used to create a new Optimizer with default parameters. |
| OptionalFromValue | Constructs an Optional variant from a tuple of tensors. |
| OptionalGetValue | Returns the value stored in an Optional variant or raises an error if none exists. |
| OptionalHasValue | Returns true if and only if the given Optional variant has a value. |
| OptionalNone | Creates an Optional variant with no value. |
| OrderedMapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
| OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
| OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
| OrderedMapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
| OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
| OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
| OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
| OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
| OrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
| OutfeedDequeue <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
| OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
| Output <T extends TType > | A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . |
ص
| Pad <T extends TType > | Pads a tensor. |
| Pad <T extends TType > | Wraps the XLA Pad operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . |
| PaddedBatchDataset | Creates a dataset that batches and pads `batch_size` elements from the input. |
| PaddedBatchDataset.Options | Optional attributes for PaddedBatchDataset |
| PaddingFifoQueue | A queue that produces elements in first-in first-out order. |
| PaddingFifoQueue.Options | Optional attributes for PaddingFifoQueue |
| PairValue | Represents a (key, value) pair. |
| PairValue.Builder | Represents a (key, value) pair. |
| PairValueOrBuilder | |
| ParallelConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
| ParallelDynamicStitch <T extends TType > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a normal distribution. |
| ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
| ParseExample | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
| ParseExampleDataset | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
| ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
| ParseSequenceExample | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
| ParseSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSequenceExample |
| ParseSingleExample | يحول نموذج tf.Example (كسلسلة) إلى موترات مكتوبة. |
| ParseSingleSequenceExample | Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors. |
| ParseSingleSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSingleSequenceExample |
| ParseTensor <T extends TType > | Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor. |
| PartitionedInput <T extends TType > | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
| PartitionedOutput <T extends TType > | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
| Placeholder <T extends TType > | A placeholder op for a value that will be fed into the computation. |
| Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
| PlaceholderWithDefault <T extends TType > | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
| PlatformInfo | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfoOrBuilder | |
| Poisson | Computes the Poisson loss between labels and predictions. |
| Poisson <T extends TNumber > | A metric that computes the poisson loss metric between labels and predictions. |
| Polygamma <T extends TNumber > | Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
| PopulationCount | Computes element-wise population count (aka |
| PositionIterator | |
| Pow <T extends TType > | يحسب قوة قيمة واحدة إلى أخرى. |
| PrefetchDataset | Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. |
| PrefetchDataset.Options | Optional attributes for PrefetchDataset |
| Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
| Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
| PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
| PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
| PreventGradient <T extends TType > | An identity op that triggers an error if a gradient is requested. |
| PreventGradient.Options | Optional attributes for PreventGradient |
| مطبعة | Prints a string scalar. |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| PriorityQueue | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
| PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
| PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| Prod <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| Prod.Options | Optional attributes for Prod |
| ProfileOptions | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.Builder | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.DeviceType | Protobuf enum tensorflow.ProfileOptions.DeviceType |
| ProfileOptionsOrBuilder | |
| ProfilerOptionsProtos |
س
| Qr <T extends TType > | Computes the QR decompositions of one or more matrices. |
| Qr.Options | Optional attributes for Qr |
| Quantize <T extends TType > | قم بقياس موتر "الإدخال" من النوع float إلى موتر "الإخراج" من النوع "T". |
| Quantize.Options | Optional attributes for Quantize |
| QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
| QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
| QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
| QuantizeAndDequantizeV3.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV3 |
| QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber > | Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends TNumber > | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
| QuantizedAdd <V extends TType > | Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. |
| QuantizedAvgPool <T extends TType > | Produces the average pool of the input tensor for quantized types. |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
| QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
| QuantizedConcat <T extends TType > | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
| QuantizedConv2d <V extends TType > | Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors. |
| QuantizedConv2d.Options | Optional attributes for QuantizedConv2d |
| QuantizedConv2DAndRelu <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DAndRequantize <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize |
| QuantizedConv2DPerChannel <V extends TType > | Computes QuantizedConv2D per channel. |
| QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2DWithBias <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | Quantized Instance normalization. |
| QuantizedInstanceNorm.Options | Optional attributes for QuantizedInstanceNorm |
| QuantizedMatMul <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`. |
| QuantizedMatMul.Options | Optional attributes for QuantizedMatMul |
| QuantizedMatMulWithBias <W extends TType > | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
| QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
| QuantizedMaxPool <T extends TType > | Produces the max pool of the input tensor for quantized types. |
| QuantizedMul <V extends TType > | Returns x * y element-wise, working on quantized buffers. |
| QuantizeDownAndShrinkRange <U extends TType > | Convert the quantized 'input' tensor into a lower-precision 'output', using the actual distribution of the values to maximize the usage of the lower bit depth and adjusting the output min and max ranges accordingly. |
| QuantizedRelu <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` |
| QuantizedRelu6 <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` |
| QuantizedReluX <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)` |
| QuantizedReshape <T extends TType > | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
| QuantizedResizeBilinear <T extends TType > | Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation. |
| QuantizedResizeBilinear.Options | Optional attributes for QuantizedResizeBilinear |
| QueueClose | Closes the given queue. |
| QueueClose.Options | Optional attributes for QueueClose |
| QueueDequeue | Dequeues a tuple of one or more tensors from the given queue. |
| QueueDequeue.Options | Optional attributes for QueueDequeue |
| QueueDequeueMany | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
| QueueDequeueMany.Options | Optional attributes for QueueDequeueMany |
| QueueDequeueUpTo | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
| QueueDequeueUpTo.Options | Optional attributes for QueueDequeueUpTo |
| QueueEnqueue | Enqueues a tuple of one or more tensors in the given queue. |
| QueueEnqueue.Options | Optional attributes for QueueEnqueue |
| QueueEnqueueMany | يتم إضافة صفر أو أكثر من الصفوف لموتر واحد أو أكثر في قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueEnqueueMany.Options | Optional attributes for QueueEnqueueMany |
| QueueIsClosed | Returns true if queue is closed. |
| QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDef.Builder | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDefOrBuilder | |
| QueueRunnerProtos | |
| QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
ر
| RaggedBincount <U extends TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
| RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
| RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | تُرجع `RaggedTensor` الذي يحتوي على تسلسلات محددة من الأرقام. |
| RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
| RaggedTensorToSparse <U extends TType > | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
| RaggedTensorToTensor <U extends TType > | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
| RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
| RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
| RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| RandomGamma <U extends TNumber > | Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha. |
| RandomGamma.Options | Optional attributes for RandomGamma |
| RandomGammaGrad <T extends TNumber > | Computes the derivative of a Gamma random sample wrt |
| RandomNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates tensors with a normal distribution. |
| RandomPoisson <V extends TNumber > | Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate. |
| RandomPoisson.Options | Optional attributes for RandomPoisson |
| RandomShuffle <T extends TType > | Randomly shuffles a tensor along its first dimension. |
| RandomShuffle.Options | Optional attributes for RandomShuffle |
| RandomShuffleQueue | A queue that randomizes the order of elements. |
| RandomShuffleQueue.Options | Optional attributes for RandomShuffleQueue |
| RandomStandardNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a normal distribution. |
| RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
| RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
| RandomUniform <U extends TNumber > | Outputs random values from a uniform distribution. |
| RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
| RandomUniformInt <U extends TNumber > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
| Range <T extends TNumber > | يخلق سلسلة من الأرقام. |
| RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
| رتبة | Returns the rank of a tensor. |
| RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
| RawOp | A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . |
| RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
| ReaderBaseProtos | |
| ReaderBaseState | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
| ReaderBaseState.Builder | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
| ReaderBaseStateOrBuilder | |
| ReaderNumRecordsProduced | Returns the number of records this Reader has produced. |
| ReaderNumWorkUnitsCompleted | Returns the number of work units this Reader has finished processing. |
| ReaderRead | Returns the next record (key, value pair) produced by a Reader. |
| ReaderReadUpTo | Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader. |
| ReaderReset | Restore a Reader to its initial clean state. |
| ReaderRestoreState | استعادة القارئ إلى الحالة المحفوظة مسبقًا. |
| ReaderSerializeState | Produce a string tensor that encodes the state of a Reader. |
| ReadFile | Reads and outputs the entire contents of the input filename. |
| ReadVariableOp <T extends TType > | Reads the value of a variable. |
| Real <U extends TNumber > | Returns the real part of a complex number. |
| RealDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for real types. |
| RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
| Reciprocal <T extends TType > | Computes the reciprocal of x element-wise. |
| ReciprocalGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. |
| RecordInput | Emits randomized records. |
| RecordInput.Options | Optional attributes for RecordInput |
| Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
| Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
| Recv.Options | Optional attributes for Recv |
| RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
| Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
| Reduce <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
| ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
| ReduceJoin | Joins a string Tensor across the given dimensions. |
| ReduceJoin.Options | Optional attributes for ReduceJoin |
| ReduceMax <T extends TType > | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
| ReduceMin <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
| ReduceProd <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
| ReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
| ReduceV2 <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
| تخفيض | Type of Loss Reduction |
| RefEnter <T extends TType > | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
| RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
| RefExit <T extends TType > | Exits the current frame to its parent frame. |
| RefIdentity <T extends TType > | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
| RefMerge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| RefNextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
| RefSelect <T extends TType > | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
| RefSwitch <T extends TType > | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
| RegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
| RegexReplace | Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. |
| RegexReplace.Options | Optional attributes for RegexReplace |
| RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
| RelativeDimensionalSpace | |
| Relu <T extends TType > | Computes rectified linear: `max(features, 0)`. |
| ReLU <T extends TNumber > | Rectified Linear Unit(ReLU) activation. |
| Relu6 <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
| Relu6Grad <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation. |
| ReluGrad <T extends TNumber > | Computes rectified linear gradients for a Relu operation. |
| RemoteFusedGraphExecute | Execute a sub graph on a remote processor. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto.Builder | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProtoOrBuilder | |
| RemoteFusedGraphExecuteInfoOrBuilder | |
| RemoteFusedGraphExecuteInfoProto | |
| RemoteProfilerSessionManagerOptions | Options for remote profiler session manager. |
| RemoteProfilerSessionManagerOptions.Builder | Options for remote profiler session manager. |
| RemoteProfilerSessionManagerOptionsOrBuilder | |
| RemoteTensorHandle | Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle |
| RemoteTensorHandle.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle |
| RemoteTensorHandleOrBuilder | |
| RemoteTensorHandleProtos | |
| RepeatDataset | Creates a dataset that emits the outputs of `input_dataset` `count` times. |
| ReplicaId | Replica ID. |
| ReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| ReplicatedInput.Options | Optional attributes for ReplicatedInput |
| ReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| ReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
| RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
| RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
| Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
| RequantizePerChannel <U extends TType > | Requantizes input with min and max values known per channel. |
| RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCodeOrBuilder | |
| Reshape <T extends TType > | يعيد تشكيل الموتر. |
| ResizeArea | Resize `images` to `size` using area interpolation. |
| ResizeArea.Options | Optional attributes for ResizeArea |
| ResizeBicubic | Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. |
| ResizeBicubic.Options | Optional attributes for ResizeBicubic |
| ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bicubic interpolation. |
| ResizeBicubicGrad.Options | Optional attributes for ResizeBicubicGrad |
| ResizeBilinear | Resize `images` to `size` using bilinear interpolation. |
| ResizeBilinear.Options | Optional attributes for ResizeBilinear |
| ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bilinear interpolation. |
| ResizeBilinearGrad.Options | Optional attributes for ResizeBilinearGrad |
| ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > | Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation. |
| ResizeNearestNeighbor.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighbor |
| ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of nearest neighbor interpolation. |
| ResizeNearestNeighborGrad.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighborGrad |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
| ResourceApplyAdadelta | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
| ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
| ResourceApplyAdagrad | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
| ResourceApplyAdagradDa | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
| ResourceApplyAdam | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
| ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
| ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplyAddSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
| ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
| ResourceApplyFtrl | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
| ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
| ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
| ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
| ResourceApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyMomentum |
| ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyPowerSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyPowerSign |
| ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
| ResourceApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalAdagrad |
| ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalGradientDescent |
| ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
| ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
| ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceGather <U extends TType > | اجمع شرائح من المتغير المشار إليه بـ "المورد" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ResourceGather.Options | السمات الاختيارية لـ ResourceGather |
| ResourceGatherNd <U extends TType > | |
| ResourceHandle | |
| ResourceHandleProto | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceHandleProtoOrBuilder | |
| ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
| ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
| ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
| ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
| ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
| ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdadelta | فار: يجب أن يكون من متغير (). |
| ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
| ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
| ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceSparseApplyMomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceSparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
| ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
| ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
| يعيد | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
| RestoreSlice <T extends TType > | يستعيد الموتر من ملفات نقاط التفتيش. |
| RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| Reverse <T extends TType > | يعكس أبعاد محددة من الموتر. |
| ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
| ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
| RewriterConfig | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
| RewriterConfig.Builder | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
| RewriterConfig.CpuLayout | Enum for layout conversion between NCHW and NHWC on CPU. |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder | |
| RewriterConfig.MemOptType | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.MemOptType |
| RewriterConfig.NumIterationsType | Enum controlling the number of times to run optimizers. |
| RewriterConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.Toggle |
| RewriterConfigOrBuilder | |
| RewriterConfigProtos | |
| Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
| Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
| Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
| RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
| RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
| Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
| RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
| RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| Roll <T extends TType > | يلف عناصر الموتر على طول المحور. |
| Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
| Rpc | تنفيذ دفعات من طلبات RPC. |
| Rpc.Options | Optional attributes for Rpc |
| خيارات RPC | نوع Protobuf tensorflow.RPCOptions |
| RPCOptions.Builder | نوع Protobuf tensorflow.RPCOptions |
| RPCOptionsOrBuilder | |
| Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
| RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
| RunConfiguration | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| RunConfiguration.Builder | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| RunConfigurationOrBuilder | |
| RunMetadata | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
| RunMetadata.Builder | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
| RunMetadata.FunctionGraphs | نوع Protobuf tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphs.Builder | نوع Protobuf tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphsOrBuilder | |
| RunMetadataOrBuilder | |
| RunOptions | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.Builder | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.Experimental | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| RunOptions.Experimental.Builder | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions | Options for run handler thread pool. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions.Builder | Options for run handler thread pool. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptionsOrBuilder | |
| RunOptions.ExperimentalOrBuilder | |
| RunOptions.TraceLevel | TODO(pbar) Turn this into a TraceOptions proto which allows tracing to be controlled in a more orthogonal manner? tensorflow.RunOptions.TraceLevel |
| RunOptionsOrBuilder |
س
| SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
| SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
| SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
| يحفظ | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
| SaveableObject | نوع Protobuf tensorflow.SaveableObject |
| SaveableObject.Builder | نوع Protobuf tensorflow.SaveableObject |
| SaveableObjectOrBuilder | |
| SavedAsset | A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. |
| SavedAsset.Builder | A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. |
| SavedAssetOrBuilder | |
| SavedBareConcreteFunction | Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction |
| SavedBareConcreteFunction.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction |
| SavedBareConcreteFunctionOrBuilder | |
| وظيفة الخرسانة المحفوظة | Stores low-level information about a concrete function. |
| SavedConcreteFunction.Builder | Stores low-level information about a concrete function. |
| SavedConcreteFunctionOrBuilder | |
| SavedConstant | نوع Protobuf tensorflow.SavedConstant |
| SavedConstant.Builder | نوع Protobuf tensorflow.SavedConstant |
| SavedConstantOrBuilder | |
| SavedFunction | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunction.Builder | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunctionOrBuilder | |
| نموذج محفوظ | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| SavedModel.Builder | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| SavedModelBundle | يمثل SavedModelBundle نموذجًا تم تحميله من التخزين. |
| SavedModelBundle.Exporter | خيارات لتصدير SavedModel. |
| SavedModelBundle.Loader | خيارات لتحميل SavedModel. |
| SavedModelOrBuilder | |
| SavedModelProtos | |
| كائن محفوظ | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.KindCase | |
| SavedObjectGraph | نوع Protobuf tensorflow.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraph.Builder | نوع Protobuf tensorflow.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraphOrBuilder | |
| SavedObjectGraphProtos | |
| SavedObjectOrBuilder | |
| الموارد المحفوظة | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SavedResource.Builder | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SavedResourceOrBuilder | |
| SavedSlice | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
| SavedSlice.Builder | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
| SavedSliceMeta | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
| SavedSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
| SavedSliceMetaOrBuilder | |
| SavedSliceOrBuilder | |
| SavedTensorSliceMeta | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
| SavedTensorSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
| SavedTensorSliceMetaOrBuilder | |
| SavedTensorSliceProtos | |
| SavedTensorSlices | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
| SavedTensorSlices.Builder | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
| SavedTensorSlicesOrBuilder | |
| SavedUserObject | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
| SavedUserObject.Builder | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
| SavedUserObjectOrBuilder | |
| SavedVariable | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| SavedVariable.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| SavedVariableOrBuilder | |
| SaverDef | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| SaveDef.Builder | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| SaveDef.CheckpointFormatVersion | A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. |
| SaverDefOrBuilder | |
| SaverProtos | |
| SaveSliceInfoDef | Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef |
| SaveSliceInfoDef.Builder | Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef |
| SaveSliceInfoDefOrBuilder | |
| SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
| ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
| ScaleAndTranslate | |
| ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
| ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
| ScatterDiv <T extends TType > | يقسم مرجع متغير عن طريق التحديثات المتفرقة. |
| ScatterDiv.Options | السمات الاختيارية لـ ScatterDiv |
| ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
| ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
| ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
| ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
| ScatterMul <T extends TType > | مضاعفة التحديثات المتفرقة في مرجع متغير. |
| ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
| ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
| ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
| ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
| ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
| ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
| ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
| ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
| ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
| ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
| ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
| ScatterUpdate <T extends TType > | يطبق تحديثات متفرقة على مرجع متغير. |
| تحديث مبعثر.خيارات | السمات الاختيارية لـ ScatterUpdate |
| نِطَاق | Manages groups of related properties when creating Tensorflow Operations, such as a common name prefix. |
| ScopedAllocatorOptions | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
| ScopedAllocatorOptions.Builder | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
| ScopedAllocatorOptionsOrBuilder | |
| SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
| SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
| SdcaOptimizer.Options | Optional attributes for SdcaOptimizer |
| SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
| SegmentMax <T extends TNumber > | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
| SegmentMin <T extends TNumber > | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentProd <T extends TType > | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| SegmentSum <T extends TType > | يحسب المجموع على طول شرائح الموتر. |
| Select <T extends TType > | |
| SelfAdjointEig <T extends TType > | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة واحدة أو أكثر من المصفوفات المتجاورة ذاتيًا. |
| SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
| SelfAdjointEig.Options | السمات الاختيارية لـ SelfAdjointEig |
| Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
| SELU <T extends TFloating > | Scaled Exponential Linear Unit (SELU). |
| SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
| يرسل | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
| يرسل | Sends the named tensor to another XLA computation. |
| Send.Options | Optional attributes for Send |
| SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
| SequenceExample | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExample.Builder | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExampleOrBuilder | |
| SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
| SerializeIterator.Options | Optional attributes for SerializeIterator |
| SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
| SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
| SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
| الخادم | An in-process TensorFlow server, for use in distributed training. |
| ServerDef | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
| ServerDef.Builder | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
| ServerDefOrBuilder | |
| ServerProtos | |
| ServiceConfig | |
| ServiceConfig.DispatcherConfig | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
| ServiceConfig.DispatcherConfig.Builder | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
| ServiceConfig.DispatcherConfigOrBuilder | |
| ServiceConfig.WorkerConfig | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
| ServiceConfig.WorkerConfig.Builder | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
| ServiceConfig.WorkerConfigOrBuilder | |
| حصة | Driver for Graph execution. |
| Session.Run | Output tensors and metadata obtained when executing a session. |
| Session.Runner | Run Operation s and evaluate Tensors . |
| SessionLog | Protocol buffer used for logging session state. |
| SessionLog.Builder | Protocol buffer used for logging session state. |
| SessionLog.SessionStatus | Protobuf enum tensorflow.SessionLog.SessionStatus |
| SessionLogOrBuilder | |
| SessionMetadata | Metadata about the session. |
| SessionMetadata.Builder | Metadata about the session. |
| SessionMetadataOrBuilder | |
| SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
| SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
| SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
| SetsOps | Implementation of set operations |
| SetsOps.Operation | Enumeration containing the string operation values to be passed to the TensorFlow Sparse Ops function ERROR(/SparseOps#denseToDenseSetOperation) |
| SetStatsAggregatorDataset | |
| SetStatsAggregatorDataset | |
| شكل | شكل Tensor أو NdArray . |
| Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
| Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
| Shaped | Any data container with a given Shape . |
| ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
| الأشكال | An operator providing methods on org.tensorflow.op.core.Shape tensors and 1d operands that represent the dimensions of a shape. |
| ShapeUtils | Various methods for processing with Shapes and Operands |
| ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
| ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
| ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
| ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
| Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
| ShortDataBuffer | A DataBuffer of shorts. |
| ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to shorts. |
| ShortDenseNdArray | |
| ShortNdArray | NdArray من السراويل القصيرة. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
| ShuffleDataset | |
| ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
| ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
| Sigmoid <T extends TFloating > | Sigmoid activation. |
| Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
| SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
| SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
| Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
| إمضاء | Describe the inputs and outputs of an executable entity, such as a ConcreteFunction , among other useful metadata. |
| Signature.Builder | Builds a new function signature. |
| Signature.TensorDescription | |
| SignatureDef | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
| SignatureDef.Builder | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
| SignatureDefOrBuilder | |
| Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
| SingleElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence of one single element |
| Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
| Size <U extends TNumber > | إرجاع حجم الموتر. |
| SkipDataset | |
| SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
| Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
| Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
| SleepDataset | |
| SleepDataset | |
| Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
| SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
| SnapShot | Protobuf type tensorflow.SnapShot |
| SnapShot.Builder | Protobuf type tensorflow.SnapShot |
| SnapshotMetadataRecord | This stores the metadata information present in each snapshot record. |
| SnapshotMetadataRecord.Builder | This stores the metadata information present in each snapshot record. |
| SnapshotMetadataRecordOrBuilder | |
| SnapShotOrBuilder | |
| SnapshotProtos | |
| SnapshotRecord | Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. |
| SnapshotRecord.Builder | Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. |
| SnapshotRecordOrBuilder | |
| SnapshotTensorMetadata | Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. |
| SnapshotTensorMetadata.Builder | Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. |
| SnapshotTensorMetadataOrBuilder | |
| SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
| Softmax <T extends TFloating > | Softmax converts a real vector to a vector of categorical probabilities. |
| Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| Softplus <T extends TFloating > | Softplus activation function, softplus(x) = log(exp(x) + 1) . |
| Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
| SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
| Softsign <T extends TFloating > | Softsign activation function, softsign(x) = x / (abs(x) + 1) . |
| Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
| SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
| Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
| Solve.Options | Optional attributes for Solve |
| Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
| SourceFile | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
| SourceFile.Builder | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
| SourceFileOrBuilder | |
| SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
| SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
| SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
| SpaceToDepth.Options | Optional attributes for SpaceToDepth |
| SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
| SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
| SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
| SparseAddGrad <T extends TType > | عامل التدرج لمرجع SparseAdd. |
| SparseApplyAdadelta <T extends TType > | فار: يجب أن يكون من متغير (). |
| SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
| SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagrad |
| SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradDa |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
| SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
| SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
| SparseApplyMomentum <T extends TType > | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| SparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for SparseApplyMomentum |
| SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| SparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad |
| SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
| SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
| SparseBincount <U extends TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
| SparseCategoricalCrossentropy | Computes the crossentropy loss between labels and predictions. |
| SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > | A metric that computes the sparse categorical cross-entropy loss between true labels and predicted labels. |
| SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
| SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
| SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
| SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
| SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
| SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
| SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
| SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
| SparsMatMul | اضرب المصفوفة "أ" في المصفوفة "ب". |
| SparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatMul |
| SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
| SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
| SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
| SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
| SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
| SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
| SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
| SparseReduceMax <T extends TNumber > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReduceMax.Options | Optional attributes for SparseReduceMax |
| SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReduceMaxSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceMaxSparse |
| SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSum.Options | Optional attributes for SparseReduceSum |
| SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSumSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceSumSparse |
| SparseReorder <T extends TType > | يعيد ترتيب SparseTensor إلى الترتيب الأساسي للصف الرئيسي. |
| SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
| SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | يحسب المجموع على طول المقاطع المتفرقة للموتر مقسومًا على الجذر التربيعي لـ N. |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | يحسب المجموع على طول المقاطع المتفرقة للموتر مقسومًا على الجذر التربيعي لـ N. |
| SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
| SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
| SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
| SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
| SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
| SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
| SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
| SparseTensorDenseMatMul.Options | Optional attributes for SparseTensorDenseMatMul |
| SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
| SparseToDense <U extends TType > | يحول التمثيل المتناثر إلى موتر كثيف. |
| SparseToDense.Options | Optional attributes for SparseToDense |
| SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
| SparseToSparseSetOperation.Options | Optional attributes for SparseToSparseSetOperation |
| SpecializedType | For identifying the underlying type of a variant. |
| Spence <T extends TNumber > | |
| Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
| SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
| Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
| SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
| Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
| Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
| SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
| SquaredHinge | Computes the squared hinge loss between labels and predictions. |
| SquaredHinge <T extends TNumber > | A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions. |
| Squeeze <T extends TType > | يزيل أبعاد الحجم 1 من شكل الموتر. |
| الضغط على الخيارات | سمات اختيارية Squeeze |
| Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithIdOrBuilder | |
| منصة | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
| StatefulUniformFullInt <U extends TType > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| StatefulUniformInt <U extends TType > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
| StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
| StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
| StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
| StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
| StaticRegexReplace.Options | Optional attributes for StaticRegexReplace |
| StatsAggregatorHandle | Creates a statistics manager resource. |
| StatsAggregatorHandle | |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
| StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
| StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
| StdArrays | Utility class for working with NdArray instances mixed with standard Java arrays. |
| StepStats | Protobuf type tensorflow.StepStats |
| StepStats.Builder | Protobuf type tensorflow.StepStats |
| StepStatsOrBuilder | |
| StepStatsProtos | |
| StopGradient <T extends TType > | إيقاف حساب التدرج. |
| StridedSlice <T extends TType > | قم بإرجاع شريحة ممتدة من "الإدخال". |
| StrideSlice.Options | السمات الاختيارية لـ StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StridedSliceHelper | Helper endpoint methods for Python like indexing. |
| StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
| StringFormat.Options | Optional attributes for StringFormat |
| StringLayout | Data layout that converts a String to/from a sequence of bytes applying a given charset. |
| StringLength | String lengths of `input`. |
| StringLength.Options | Optional attributes for StringLength |
| StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
| StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
| يجرد | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
| StructProtos | |
| القيمة المنظمة | `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various data structures that are inspired by Python data structures typically used in TensorFlow functions as inputs and outputs. |
| StructuredValue.Builder | `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various data structures that are inspired by Python data structures typically used in TensorFlow functions as inputs and outputs. |
| StructuredValue.KindCase | |
| القيمة الهيكلية أو البناء | |
| Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
| Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
| Substr.Options | Optional attributes for Substr |
| Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| ملخص | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| ملخص.الصوت | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
| Summary.Audio.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
| ملخص.AudioOrBuilder | |
| ملخص.Builder | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| ملخص.صورة | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
| Summary.Image.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
| ملخص.ImageOrBuilder | |
| ملخص.القيمة | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
| ملخص.القيمة.المنشئ | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
| Summary.Value.ValueCase | |
| Summary.ValueOrBuilder | |
| SummaryDescription | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
| SummaryDescription.Builder | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
| SummaryDescriptionOrBuilder | |
| ملخص البيانات الوصفية | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| SummaryMetadata.Builder | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| SummaryMetadata.PluginData | Protobuf type tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
| SummaryMetadata.PluginData.Builder | Protobuf type tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
| SummaryMetadata.PluginDataOrBuilder | |
| ملخص البيانات الوصفية أو Builder | |
| SummaryOrBuilder | |
| SummaryProtos | |
| SummaryWriter | |
| SummaryWriter.Options | Optional attributes for SummaryWriter |
| Svd <T extends TType > | Computes the singular value decompositions of one or more matrices. |
| Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
| Svd.Options | Optional attributes for Svd |
| Swish <T extends TFloating > | Swish activation function. |
| SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
ت
| TaggedRunMetadata | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
| TaggedRunMetadata.Builder | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
| TaggedRunMetadataOrBuilder | |
| TakeDataset | |
| TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
| TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
| TakeManySparseFromTensorsMap.Options | Optional attributes for TakeManySparseFromTensorsMap |
| Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
| Tanh <T extends TFloating > | Hyperbolic tangent activation function. |
| Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
| TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
| TaskDeviceFilters | Defines the device filters for a remote task. |
| TaskDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for a remote task. |
| TaskDeviceFiltersOrBuilder | |
| TBfloat16 | Brain 16-bit float tensor type. |
| TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
| TBool | Boolean tensor type. |
| TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
| TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| الموتر | A statically typed multi-dimensional array. |
| الموتر | |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T extends TType > | قم بربط العناصر من TensorArray في القيمة "value". |
| TensorArrayConcat.Options | السمات الاختيارية لـ TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayPack <T extends TType > | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
| TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
| TensorArraySplit | قم بتقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
| TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
| TensorBundleProtos | |
| TensorConnection | Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. |
| TensorConnection.Builder | Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. |
| TensorConnectionOrBuilder | |
| TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
| TensorDebugMode | Available modes for extracting debugging information from a Tensor. |
| TensorDescription | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescription.Builder | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescriptionOrBuilder | |
| TensorDescriptionProtos | |
| TensorDiag <T extends TType > | تُرجع موترًا قطريًا بقيم قطرية محددة. |
| TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
| TensorFlow | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
| com.tensorflow | |
| com.tensorflow | |
| TensorFlowException | Unchecked exception thrown by TensorFlow core classes |
| TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
| TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
| TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
| TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
| TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
| TensorForestTreeResourceHandleOp.Options | Optional attributes for TensorForestTreeResourceHandleOp |
| TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
| TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
| معلومات Tensor | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
| TensorInfo.Builder | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
| TensorInfo.CompositeTensor | Generic encoding for composite tensors. |
| TensorInfo.CompositeTensor.Builder | Generic encoding for composite tensors. |
| TensorInfo.CompositeTensorOrBuilder | |
| TensorInfo.CooSparse | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
| TensorInfo.CooSparse.Builder | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
| TensorInfo.CooSparseOrBuilder | |
| TensorInfo.EncodingCase | |
| TensorInfoOrBuilder | |
| TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListElementShape <T extends TNumber > | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
| TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
| TensorListGather <T extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
| TensorListGetItem <T extends TType > | |
| TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
| TensorListPopBack <T extends TType > | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
| TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
| TensorListResize | Resizes the list. |
| TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
| TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
| TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
| TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
| TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
| TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
| TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
| TensorMetadata | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
| TensorMetadata.Builder | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
| TensorMetadataOrBuilder | |
| TensorProto | Protocol buffer representing a tensor. |
| TensorProto.Builder | Protocol buffer representing a tensor. |
| TensorProtoOrBuilder | |
| TensorProtos | |
| TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
| TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
| TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
| TensorScatterNdSub <T extends TType > | يطرح "تحديثات" متفرقة من موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | قم بتوزيع "التحديثات" في موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorShapeProto | Dimensions of a tensor. |
| TensorShapeProto.Builder | Dimensions of a tensor. |
| TensorShapeProto.Dim | One dimension of the tensor. |
| TensorShapeProto.Dim.Builder | One dimension of the tensor. |
| TensorShapeProto.DimOrBuilder | |
| TensorShapeProtoOrBuilder | |
| TensorShapeProtos | |
| TensorSliceDataset | |
| TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
| TensorSliceProto | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
| TensorSliceProto.Builder | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
| TensorSliceProto.Extent | Extent of the slice in one dimension. |
| TensorSliceProto.Extent.Builder | Extent of the slice in one dimension. |
| TensorSliceProto.Extent.HasLengthCase | |
| TensorSliceProto.ExtentOrBuilder | |
| TensorSliceProtoOrBuilder | |
| TensorSliceProtos | |
| TensorSpecProto | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
| TensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
| TensorSpecProtoOrBuilder | |
| TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
| TensorType | Annotation for all tensor types. |
| TensorTypeInfo <T extends TType > | Registered information about a tensor type. |
| TensorTypeRegistry | Repository of all registered tensor types. |
| TestLogProtos | |
| TestResults | The output of one benchmark / test run. |
| TestResults.BenchmarkType | The type of benchmark. |
| TestResults.Builder | The output of one benchmark / test run. |
| TestResultsOrBuilder | |
| TextLineDataset | |
| TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
| قارئ النص | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
| TextLineReader.Options | Optional attributes for TextLineReader |
| TF_AllocatorAttributes | |
| TF_ApiDefMap | |
| TF_AttrMetadata | |
| TF_Buffer | |
| TF_Buffer.Data_deallocator_Pointer_long | |
| TF_DeprecatedSession | |
| TF_DeviceList | |
| TF_DimensionHandle | |
| TF_Function | |
| TF_FunctionOptions | |
| TF_Graph | |
| TF_ImportGraphDefOptions | |
| TF_ImportGraphDefResults | |
| TF_Input | |
| TF_KernelBuilder | |
| TF_Library | |
| TF_OpDefinitionBuilder | |
| TF_Operation | |
| TF_OperationDescription | |
| TF_OpKernelConstruction | |
| TF_OpKernelContext | |
| TF_Output | |
| TF_Server | |
| TF_Session | |
| TF_SessionOptions | |
| TF_ShapeHandle | |
| TF_ShapeInferenceContext | |
| TF_Status | |
| TF_StringView | |
| TF_Tensor | |
| TF_TString | |
| TF_TString_Large | |
| TF_TString_Offset | |
| TF_TString_Raw | |
| TF_TString_Small | |
| TF_TString_Union | |
| TF_TString_View | |
| TF_WhileParams | |
| TFE_Context | |
| TFE_ContextOptions | |
| TFE_Op | |
| TFE_TensorDebugInfo | |
| TFE_TensorHandle | |
| TFFailedPreconditionException | |
| TFInvalidArgumentException | |
| TFloat16 | IEEE-754 half-precision 16-bit float tensor type. |
| TFloat16Mapper | Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat32 | IEEE-754 single-precision 32-bit float tensor type. |
| TFloat32Mapper | Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat64 | IEEE-754 double-precision 64-bit float tensor type. |
| TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloating | Common interface for all floating point tensors. |
| TFOutOfRangeException | |
| TFPermissionDeniedException | |
| TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDataset | |
| TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
| TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
| TFResourceExhaustedException | |
| TFUnauthenticatedException | |
| TFUnimplementedException | |
| ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolOptionProto | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProto.Builder | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProtoOrBuilder | |
| Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
| الطابع الزمني | Provides the time since epoch in seconds. |
| TInt32 | 32-bit signed integer tensor type. |
| TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
| TInt64 | 64-bit signed integer tensor type. |
| TInt64Mapper | Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space. |
| TIntegral | Common interface for all integral numeric tensors. |
| TNumber | Common interface for all numeric tensors. |
| ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
| ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
| ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
| ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
| ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
| TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
| TopK.Options | Optional attributes for TopK |
| TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
| TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
| TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference | نوع Protobuf tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | نوع Protobuf tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReferenceOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObjectOrBuilder | |
| TrackableObjectGraphOrBuilder | |
| TrackableObjectGraphProtos | |
| TransportOptions | |
| TransportOptions.RecvBufRespExtra | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
| TransportOptions.RecvBufRespExtra.Builder | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
| TransportOptions.RecvBufRespExtraOrBuilder | |
| Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
| TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
| TriangularSolve.Options | Optional attributes for TriangularSolve |
| TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| TruncateDiv <T extends TType > | يُرجع عنصر x / y للأنواع الصحيحة. |
| TruncatedNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates a truncated normal distribution. |
| TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
| TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
| TryRpc | تنفيذ دفعات من طلبات RPC. |
| TryRpc.Options | Optional attributes for TryRpc |
| TString | String type. |
| TStringInitializer <T> | Helper class for initializing a TString tensor. |
| TStringMapper | Maps memory of DT_STRING tensors to a n-dimensional data space. |
| TType | Common interface for all typed tensors. |
| TUint8 | 8-bit unsigned integer tensor type. |
| TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
| TupleValue | Represents a Python tuple. |
| TupleValue.Builder | Represents a Python tuple. |
| TupleValueOrBuilder | |
| TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
| TypeSpecProtoOrBuilder | |
| TypesProtos |
ش
| Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
| UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
| UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
| UnicodeEncode | تشفير موتر ints في سلاسل Unicode. |
| UnicodeEncode.Options | السمات الاختيارية لـ UnicodeEncode |
| UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
| UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
| UnicodeTranscode.Options | Optional attributes for UnicodeTranscode |
| UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
| UniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for UniformCandidateSampler |
| Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
| UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
| UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentProd <T extends TType > | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentSum <T extends TType > | يحسب المجموع على طول شرائح الموتر. |
| Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| العلوي | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| Upper.Options | Optional attributes for Upper |
| UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
V
| المدقق | |
| المدقق | |
| تعريف القيم | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDefOrBuilder | |
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableAggregation | Indicates how a distributed variable will be aggregated. |
| VariableDef | Protocol buffer representing a Variable. |
| VariableDef.Builder | Protocol buffer representing a Variable. |
| VariableDefOrBuilder | |
| VariableProtos | |
| VariableShape <T extends TNumber > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VariableSynchronization | Indicates when a distributed variable will be synced. |
| VarianceScaling <T extends TFloating > | Initializer capable of adapting its scale to the shape of weights tensors. |
| VarianceScaling.Distribution | The random distribution to use when initializing the values. |
| VarianceScaling.Mode | The mode to use for calculating the fan values. |
| VariantTensorDataProto | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
| VariantTensorDataProto.Builder | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
| VariantTensorDataProtoOrBuilder | |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
| VarLenFeatureProto | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
| VarLenFeatureProto.Builder | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
| VarLenFeatureProtoOrBuilder | |
| VerifierConfig | The config for graph verifiers. |
| VerifierConfig.Builder | The config for graph verifiers. |
| VerifierConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.VerifierConfig.Toggle |
| VerifierConfigOrBuilder | |
| VerifierConfigProtos | |
| VersionDef | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
| VersionDef.Builder | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
| VersionDefOrBuilder | |
| VersionsProtos |
دبليو
| WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfigOrBuilder | |
| WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
| أين | تُرجع مواقع القيم غير الصفرية/الحقيقية في الموتر. |
| WhileContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDefOrBuilder | |
| قارئ الملف الكامل | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
| WholeFileReader.Options | Optional attributes for WholeFileReader |
| WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
| WorkerHealth | Current health status of a worker. |
| WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
| WorkerHeartbeatRequest | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
| WorkerHeartbeatRequest.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
| WorkerHeartbeatRequestOrBuilder | |
| WorkerHeartbeatResponse | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
| WorkerHeartbeatResponse.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
| WorkerHeartbeatResponseOrBuilder | |
| WorkerShutdownMode | Indicates the behavior of the worker when an internal error or shutdown signal is received. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
| WriteAudioSummary.Options | Optional attributes for WriteAudioSummary |
| WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
| WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
| WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
| WriteImageSummary | Writes an image summary. |
| WriteImageSummary.Options | Optional attributes for WriteImageSummary |
| WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
| WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
| WriteSummary | Writes a tensor summary. |
X
| Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
| XEvent | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
| XEvent.Builder | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
| XEvent.DataCase | |
| XEventMetadata | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
| XEventMetadata.Builder | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
| XEventMetadataOrBuilder | |
| XEventOrBuilder | |
| XlaRecvFromHost <T extends TType > | An op to receive a tensor from the host. |
| XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
| XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
| XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
| XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
| XLine | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
| XLine.Builder | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
| XLineOrBuilder | |
| Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
| Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
| XPlane | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
| XPlane.Builder | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
| XPlaneOrBuilder | |
| XPlaneProtos | |
| XSpace | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
| XSpace.Builder | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
| XSpaceOrBuilder | |
| XStat | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
| XStat.Builder | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
| XStat.ValueCase | |
| XStatMetadata | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
| XStatMetadata.Builder | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
| XStatMetadataOrBuilder | |
| XStatOrBuilder |
ز
| Zeros <T extends TType > | Creates an Initializer that sets all values to zero. |
| Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
| Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
| ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |